Začněte nyníZačněte zdarma

Kontingenční a kontingenční tabulky

Finanční data se často zobrazují jako kontingenční tabulky v tabulkových procesorech, jako je Excel.

Kontingenční tabulky ti poskytnou přehled vybraných sloupců a umožní provádět agregace, jako je počet nebo průměr. U většiny modelů kreditního rizika, zejména při modelování pravděpodobnosti selhání, se jako výchozí bod pro analýzu běžně používají sloupce jako person_emp_length a person_home_ownership.

Uvidíš, jak jsou hodnoty v datech rozloženy, a budeš je moci vizualizovat. Teď ale zjisti, jak loan_status ovlivňují faktory jako forma vlastnictví nemovitosti, kategorie úvěru a podíl úvěru na příjmu.

Dataset cr_loan je už načtený v pracovním prostředí.

Toto cvičení je součástí kurzu

Credit Risk Modeling in Python

Zobrazit kurz

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Create a cross table of the loan intent and loan status
print(pd.____(cr_loan[____], cr_loan[____], margins = True))
Upravit a spustit kód