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Corso

Analizzare l'attività di polizia con pandas

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 09/2024

Dai un'occhiata al dataset dello Stanford Open Policing Project e vedi come il genere influisce sul comportamento della polizia usando pandas.

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PythonData Manipulation

4 h

16 video

50 Esercizi

4,100 XP

66,177

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Descrizione del corso

Ora che hai imparato le basi di pandas, questo corso ti darà l'occasione di applicare quelle conoscenze rispondendo a domande interessanti su un insieme di dati reale! Esplorerai il dataset dello Stanford Open Policing Project e analizzerai l'impatto del genere sul comportamento della polizia. Durante il corso farai pratica nel ripulire dati disordinati, creare visualizzazioni, combinare e rimodellare insiemi di dati e manipolare serie temporali. Analizzare l'attività di polizia con pandas ti offrirà un'esperienza preziosa nell'analisi di un dataset dall'inizio alla fine, preparandoti alla tua carriera nella data science!

Prerequisiti

Joining Data with pandas

1

Preparare i dati per l'analisi

Prima di iniziare l'analisi, è fondamentale esaminare e ripulire il dataset, così da rendere il lavoro più efficiente. In questo capitolo farai pratica nel correggere i tipi di dato, gestire i valori mancanti e rimuovere colonne e righe, imparando nel frattempo a conoscere il dataset dello Stanford Open Policing Project.

Insieme di dati dello Stanford Open Policing Project

Esplorare l'insieme di dati

Eliminare colonne

Eliminare righe

Usare i tipi di dati corretti

Individuare un tipo di dato errato

Correggere un tipo di dato

Creare un DatetimeIndex

Unire colonne di tipo object

Impostare l'indice

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2

Esplorare la relazione tra genere e attività di polizia

Il genere di chi guida influisce sul comportamento della polizia durante un controllo stradale? In questo capitolo esplorerai questa domanda esercitandoti con filtri, raggruppamenti, concatenazione di metodi, algebra booleana, metodi per stringhe e altro ancora!

I generi commettono infrazioni diverse?

Esaminare le infrazioni stradali

Confrontare le infrazioni per genere

Il genere influisce su chi riceve una multa per eccesso di velocità?

Filtrare con più condizioni

Confrontare gli esiti per eccesso di velocità in base al genere

Il genere influisce su chi subisce la perquisizione del veicolo?

Calcolare il tasso di perquisizione

Confrontare i tassi di perquisizione per genere

Aggiungere un secondo fattore all'analisi

Il genere influisce su chi viene perquisito durante un controllo?

Contare i "protective frisk"

Confrontare le frequenze di perquisizioni personali per genere

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3

Analisi esplorativa visiva dei dati

È più probabile essere arrestati in certi momenti della giornata? I controlli legati alla droga stanno aumentando? In questo capitolo risponderai a queste e ad altre domande analizzando il dataset in modo visivo, perché i grafici possono aiutarti a cogliere le tendenze in un modo che l'esame dei dati grezzi non consente.

L'ora del giorno influisce sul tasso di arresti?

Calcolare il tasso orario di arresti

Rappresentare il tasso orario di arresto

I controlli legati alla droga sono in aumento?

Rappresentare i fermi legati alla droga

Confrontare i tassi di droga e di perquisizione

Quali infrazioni vengono rilevate in ciascun distretto?

Conteggio delle infrazioni per distretto

Grafici delle infrazioni per distretto

Quanto a lungo potresti essere fermato per una violazione?

Convertire le durate degli stop in numeri

Rappresentare la durata del fermo

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4

Analizzare l'effetto del meteo sull'attività di polizia

In questo capitolo userai un secondo dataset per esplorare l'impatto delle condizioni meteo sul comportamento della polizia durante i controlli stradali. Farai pratica nel fare merge e rimodellare insiemi di dati, valutare l'affidabilità di una fonte, lavorare con dati categorici e altre competenze avanzate.

Esplorare l'insieme di dati meteo

Rappresentare la temperatura

Rappresentare la differenza di temperatura

Categorizzare il meteo

Contare le condizioni meteo avverse

Valutare le condizioni meteo

Cambiare il tipo di dato in categoria

Unire gli insiemi di dati

Preparare i DataFrame

Unire i DataFrame

Il meteo influisce sul tasso di arresti?

Confrontare i tassi di arresto in base alla valutazione del meteo

Selezionare da una Series con MultiIndex

Rimodellare i dati sul tasso di arresto

Conclusione

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