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クロス集計とピボットテーブル

金融データは、Excel のようなスプレッドシートでピボットテーブルとして見ることがよくあります。

クロス集計では、選んだ列を高い視点で確認でき、件数や平均などの集計も行えます。多くの信用リスクモデル、特にデフォルト確率では、person_emp_lengthperson_home_ownership のような列から調査を始めるのが一般的です。

データ全体で値の分布を把握し、可視化することができます。ここではまず、loan_status が持ち家の状態、ローングレード、収入に対するローン割合といった要因にどう影響されるかを確認しましょう。

データセット cr_loan はワークスペースに読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶクレジットリスクモデリング

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

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