按性别比较违规类型
我们要回答的问题是：男性与女性驾驶员是否更容易发生不同类型的交通违规。
在本练习中，您将先为每个性别分别创建一个 DataFrame，然后分别分析每个 DataFrame 中的违规情况。
本练习是课程的一部分
使用 pandas 分析警务活动
练习说明
- 创建仅包含
driver_gender为'F'的行的 DataFrame，命名为female。 - 创建仅包含
driver_gender为'M'的行的 DataFrame，命名为male。 - 统计女性驾驶员的违规类型并将其表示为占比。
- 统计男性驾驶员的违规类型并将其表示为占比。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Create a DataFrame of female drivers
female = ri[____]
# Create a DataFrame of male drivers
male = ri[____]
# Compute the violations by female drivers (as proportions)
print(female.____)
# Compute the violations by male drivers (as proportions)
print(male.____)