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Tabelas cruzadas e dinâmicas

Geralmente, os dados financeiros são visualizados como uma tabela dinâmica em planilhas como o Excel.

Com as tabelas cruzadas, você obtém uma visão de alto nível de colunas selecionadas e até mesmo agregação, como contagem ou média. Para a maioria dos modelos de risco de crédito, especialmente para a probabilidade de inadimplência, colunas como person_emp_length e person_home_ownership são comuns para você começar a investigar.

Você poderá ver como os valores são preenchidos nos dados e visualizá-los. Por enquanto, você precisa verificar como o loan_status é afetado por fatores como status da propriedade da casa, grau do empréstimo e porcentagem da renda do empréstimo.

O conjunto de dados cr_loan foi carregado no espaço de trabalho.

Este exercício faz parte do curso

Modelagem de risco de crédito em Python

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Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

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