Tabele krzyżowe i tabele przestawne
Dane finansowe są często prezentowane w formie tabeli przestawnej w arkuszach kalkulacyjnych, takich jak Excel.
Tabele krzyżowe pozwalają uzyskać ogólny widok wybranych kolumn wraz z agregacją, na przykład licznikiem lub średnią. W większości modeli ryzyka kredytowego – zwłaszcza tych dotyczących prawdopodobieństwa niewykonania zobowiązania – standardowym punktem wyjścia są kolumny takie jak person_emp_length czy person_home_ownership.
Będziesz mieć wgląd w to, jak rozkładają się wartości w zbiorze danych, i zwizualizujesz je. Na razie sprawdź, jak loan_status zależy od takich czynników, jak status własnościowy nieruchomości, kategoria pożyczki oraz procentowy udział pożyczki w dochodzie.
Zbiór danych cr_loan jest już wczytany do przestrzeni roboczej.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modelowanie ryzyka kredytowego w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Create a cross table of the loan intent and loan status
print(pd.____(cr_loan[____], cr_loan[____], margins = True))