В вашем вопросе не указан год с самым высоким уровнем преступности в Америке. Однако я могу предоставить вам несколько методов анализа уровня преступности в разные годы. Вот несколько примеров использования Python:

Метод 1: использование Pandas и Matplotlib

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Read crime data from a CSV file
crime_data = pd.read_csv('crime_data.csv')
# Group data by year and calculate the total crime rate
crime_by_year = crime_data.groupby('Year')['Crime Rate'].sum()
# Plot the crime rates by year
crime_by_year.plot(kind='line', title='Crime Rates by Year')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Crime Rate')
plt.show()

Метод 2: использование Seaborn

import pandas as pd
import seaborn as sns
# Read crime data from a CSV file
crime_data = pd.read_csv('crime_data.csv')
# Plot the crime rates by year using a line plot
sns.lineplot(data=crime_data, x='Year', y='Crime Rate')
plt.title('Crime Rates by Year')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Crime Rate')
plt.show()

Метод 3: использование Plotly

import pandas as pd
import plotly.express as px
# Read crime data from a CSV file
crime_data = pd.read_csv('crime_data.csv')
# Create a line plot of crime rates by year
fig = px.line(crime_data, x='Year', y='Crime Rate', title='Crime Rates by Year')
fig.show()

Обратите внимание, что в этих примерах кода предполагается, что у вас есть набор данных, содержащий данные о преступности со столбцами для года и уровня преступности. Вам потребуется адаптировать код к вашему конкретному набору данных.