我正在使用以下數(shù)據(jù)集（基本上是代表美國(guó)槍擊死亡人數(shù)的數(shù)據(jù)集），我試圖證明&ldquo;大約三分之二的兇殺案受害者是 15 歲年齡段的男性&mdash;&mdash; 34 是黑色的&rdquo;。這是我的嘗試：data = pd.read_csv("./guns-data-master/full_data.csv")homicides = data[data['intent'] == 'Homicide']male_homicides = homicides[homicides['sex'] == 'M']less_thirty_four = male_homicides[male_homicides['age'] <= 34.0]within_range = less_thirty_four[less_thirty_four['age'] >= 15.0]within_range.race.value_counts()這基本上給了我足夠的信息來(lái)證明我想要的。不過(guò)，我確信一定有一種更簡(jiǎn)單、更有效的方法來(lái)過(guò)濾掉所有年齡在15歲至34歲之間的男性兇殺案受害者。我該怎么做才能使這個(gè)過(guò)濾過(guò)程更加有效？