Зведені таблиці: crosstab і pivot
Фінансові дані часто переглядають як зведені таблиці в електронних таблицях на кшталт Excel.
За допомогою крос-таблиць ви отримуєте огляд вибраних стовпців і можете виконати агрегацію, як-от підрахунок або середнє. Для більшості моделей кредитного ризику, особливо для ймовірності дефолту, стовпці на кшталт person_emp_length і person_home_ownership зазвичай беруть для первинного аналізу.
Ви зможете побачити, як значення розподілені у даних, і візуалізувати їх. Наразі вам потрібно перевірити, як на loan_status впливають фактори, як-от статус володіння житлом, категорія позики та частка позики у доході.
Набір даних cr_loan завантажено в середовище.
Ця вправа є частиною курсу
Моделювання кредитного ризику в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create a cross table of the loan intent and loan status
print(pd.____(cr_loan[____], cr_loan[____], margins = True))