标签：can byte native 2014年 包含 数据 ber 苹果系统 each
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以下文章来源于Python实用宝典 ，作者：肯德
2014年在密苏里州一名叫做弗格森（Ferguson）的警察杀害了迈克尔·布朗（Michael Brown）后，美国开始了一场抗议警察暴力对待黑人的运动-Black Lives Matter（黑人的命也是命，简称BLM ）。
2020年，在明尼阿波利斯警察德里克·乔文杀害乔治·弗洛伊德（乔治·弗洛伊德）之后，BLM运动再次成为头条新闻，引起国际社会的进一步关注。
自2015年1月1日起，《华盛顿邮报》一直在整理一个数据库，其中记录了值班警员在美国发生的每起致命枪击事件。这个数据库里包含了死者的种族，年龄和性别，该人是否有武器，以及受害人是否正在遭受精神健康危机。
下面就让我们来使用这个数据集来进行数据分析。
开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda，它内置了Python和pip。
此外，推荐大家用VSCode编辑器，因为它可以在编辑器下面的终端运行命令安装依赖模块
本文提供了流程性，建议使用VSCode的Jupiter Notebook扩展，新建一个称为 test.ipynb 的文件，跟着教程一步步走下去。
Windows环境下打开Cmd（开始-运行-CMD），苹果系统环境下请打开Terminal（command +空格输入Terminal），输入命令安装依赖：
所需依赖：
pip install numpy
pip install pandas
pip install plotly
pip install seaborn
本文译自：https：//www.kaggle.com/edoardo10/fatal-police-shooting-eda-plotly-seaborn/data
首先，约会我们分析所需要使用的模块：
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np from datetime import datetime import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go import warnings import plotly.offline as pyo pyo.init_notebook_mode() warnings.filterwarnings(‘ignore‘) pd.set_option(‘display.max_columns‘, 500) sns.set_style(‘white‘) %matplotlib inline
需要分析的数据集：
df = pd.read_csv(‘./PoliceKillingsUS.csv‘, encoding=‘cp1252‘) df.head()
时间特征
从这6年的月度数据来看，我们可以看到，在2015年上半年，2018年初和2020年第一季度，我们达到了每月超过100起致命事故的高峰。从月度来看，这种现象不明显的后果。
df[‘date‘] = df[‘date‘].apply(lambda x: pd.to_datetime(x)) df[‘date‘].groupby(df.date.dt.to_period(‘M‘)).count().plot(kind=‘line‘)
看看警察枪击案的事故是否具有周末特征：
count = df[‘date‘].apply(lambda x: ‘Weekday‘ if x.dayofweek < 5 else ‘Weekend‘).value_counts(normalize=True) f, ax = plt.subplots(1,1) sns.barplot(x=count.index, y=count.values, ax=ax, palette=‘twilight‘)
显然，我们没有证据表明周末会发生更多的案件。
不过，如果细化到星期里的每一天，我们会发现周中发生案件的概率较高：
count = df[‘date‘].apply(lambda x: x.dayofweek).value_counts(normalize=True).sort_index() count.index = [‘Mon‘,‘Tue‘,‘Wed‘,‘Thu‘,‘Fri‘,‘Sat‘,‘Sun‘] f, ax = plt.subplots(1,1) sns.barplot(x=count.index, y=count.values, ax=ax, palette=‘twilight‘) ax.set_title(‘Cases (%) for each day of the week‘);
接下来看看以下4个特征的分布：
精神疾病的征兆：是否精神障碍
威胁等级：威胁等级
body_camera：警察是否带了随身摄像头
way_of_death：死亡方式
count_1 = df[‘signs_of_mental_illness‘].value_counts(normalize=True) count_2 = df[‘threat_level‘].value_counts(normalize=True) count_3 = df[‘body_camera‘].value_counts(normalize=True) count_4 = df[‘manner_of_death‘].value_counts(normalize=True) fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8), sharey=True) sns.barplot(x=count_1.index, y=count_1.values, palette="rocket", ax=axes[0,0]) axes[0,0].set_title(‘Signs of mental illness (%)‘) sns.barplot(x=count_2.index, y=count_2.values, palette="viridis", ax=axes[0,1]) axes[0,1].set_title(‘Threat level (%)‘) sns.barplot(x=count_3.index, y=count_3.values, palette="nipy_spectral", ax=axes[1,0]) axes[1,0].set_title(‘Body camera (%)‘) sns.barplot(x=count_4.index, y=count_4.values, palette="gist_heat", ax=axes[1,1]) axes[1,1].set_title(‘Manner of death (%)‘);
我们可以看到，只有20％的案例受害者有精神残疾的限额；
只有10％的警察有随身摄像头；
70％的情况被宣布为危险状况；
死亡方式似乎不是一个有趣的变量，因为大多数案件都是“枪毙”；
美国的警察是否具有种族主义倾向？
count = df.race.value_counts(normalize=True) count.index = [‘White‘, ‘Black‘, ‘Hispanic‘, ‘Asian‘, ‘Native American‘, ‘Other‘] f, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(8,6)) sns.barplot(y=count.index, x=count.values, palette=‘Reds_r‘) ax.set_title(‘Total cases for each race (%)‘);
从上图我们知道，大部分致命的枪击事件中，涉及最多的是白人，其次是黑人和西班牙裔。
但这个图表并没有考虑人种比例。参考2019年美国的种族比例，我们可以看到，美国黑人受害者的比例更高：
数据来源：https ://data.census.gov/cedsci/table?q = Hispanic%20or%20Latino & tid = ACSDP1Y2019.DP05&hidePreview = false
share_race_usa_2019 = pd.Series([60.0, 12.4, 0.9, 5.6, 18.4, 2.7], index=[‘White‘,‘Black‘,‘Native American‘,‘Asian‘,‘Hispanic‘,‘Other‘]) count_races = count / share_race_usa_2019 count_races = count_races.sort_values(ascending=False) f, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(8,6)) sns.barplot(y=count_races.index, x=count_races.values, palette=‘Greens_r‘) ax.set_title(‘Total cases for each race on total USA race percentage rate‘);
受害者的年龄
接下来看看受害者年龄的分布密度图：
sns.set_style(‘whitegrid‘) fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 8)) axes.xaxis.set_ticks(np.arange(0,100,10)) sns.kdeplot(df[df.race == ‘N‘].age, ax=axes, shade=True, color=‘#7FFFD4‘) sns.kdeplot(df[df.race == ‘O‘].age, ax=axes, shade=True, color=‘#40E0D0‘) sns.kdeplot(df[df.race == ‘B‘].age, ax=axes, shade=True, color=‘#00CED1‘) sns.kdeplot(df[df.race == ‘H‘].age, ax=axes, shade=True, color=‘#6495ED‘) sns.kdeplot(df[df.race == ‘A‘].age, ax=axes, shade=True, color=‘#4682B4‘) sns.kdeplot(df[df.race == ‘W‘].age, ax=axes, shade=True, color=‘#008B8B‘)
legend = axes.legend_
legend.set_title("Race")
for t, l in zip(legend.texts,("Native", "Other", ‘Black‘, ‘Hispanic‘, ‘Asian‘, ‘White‘)):
t.set_text(l)
由这些叠加的密度图可以抛光：
对于而言和白人而言，大多数案件的受害者年龄都在30岁左右。
对于其他和印第安人来说，在大多数案件中，受害者大约28岁。
对于西班牙裔和黑人而言，大多数案件的受害者年龄都在25岁左右。
所以我们可以说，西班牙裔美国人和黑人的年轻人，是被警察开枪射击的高危人群。
受害者性别比例
按常理，这种暴力事件的受害者一般都为男性，看看是不是这样：
fig = px.pie(values = df.gender.value_counts(normalize=True).values, names=df.gender.value_counts(normalize=True).index, title=‘Total cases gender (%)‘) fig.update(layout=dict(title=dict(x=0.5),autosize=False, width=400, height=400)) fig.show()
果然如此，超过95％的受害者都为男性。
简单的EDA分析就是这些，另外，作者还分享了很多深层次的分析，不过并没有将数据分享出来，这里就不展示了。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/14140426.html
