Количество предварительно расследованных преступлений

Для своего исследования я выбрала данные о количестве предварительно расследованных преступлений, совершённых ранее судимыми лицами, в различных регионах и субъектах Российской Федерации. Источник информации — открытый портал crimestat.ru, данные представлены в формате XML.

Анализ такой статистики имеет практическую значимость — он может способствовать выработке эффективных решений со стороны органов государственной власти и правоохранительных структур.

В рамках анализа я визуализирую данные с помощью круговых и линейных диаграмм, чтобы сделать информацию более наглядной и доступной для восприятия.

Шаг 1: Загрузить .xml файл в Colab

Шаг 2: Прочитать XML-файл

Шаг 3: Посмотреть всех потомков indicatorData

Шаг 4: Посмотреть, что внутри одного подэлемента

После этого нам cтановится ясно, как устроены данные, каждая запись выглядит следующим образом: < row > < value > ... < / value > < report_period_begin > ... < / report_period_begin > < region_name > ... < / region_name > < report_period_end > ... < / report_period_end > < / row >

Шаг 5: Преобразуем XML в pandas DataFrame

Шаг 6: Построим график

Разделим все регионы на два типа:

1. субъекты Российской Федерации (области, края, республики)

2. федеральные округа (например, Приволжский ФО, Южный ФО и т.п.)

Затем сравним совокупное количество преступлений, совершённых ранее судимыми, в этих двух группах.

Шаг 1: Добавим столбец "Тип" (Субъект РФ или Федеральный округ)

Шаг 2: Суммируем значения по типу региона

Шаг 3: Рисуем диаграмму

Сравним два периода:

1. первое полугодие (например, до 2022-07-01)

2. второе полугодие (например, до 2022-12-01)

И найдём регионы, где прирост был наибольшим.

Шаг 1: Загрузка и парсинг XML