Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Bảng chéo và pivot

Dữ liệu tài chính thường được xem dưới dạng pivot table trong các bảng tính như Excel.

Với bảng chéo, bạn có cái nhìn tổng quan về các cột đã chọn và thậm chí có thể gộp như đếm hoặc tính trung bình. Với hầu hết các mô hình rủi ro tín dụng, đặc biệt là xác suất vỡ nợ, các cột như person_emp_lengthperson_home_ownership thường được dùng để bắt đầu khám phá.

Bạn sẽ thấy cách các giá trị được phân bổ trong toàn bộ dữ liệu và trực quan hóa chúng. Hiện tại, bạn cần kiểm tra loan_status bị ảnh hưởng như thế nào bởi các yếu tố như tình trạng sở hữu nhà, hạng khoản vay và tỷ lệ khoản vay trên thu nhập.

Bộ dữ liệu cr_loan đã được nạp sẵn trong môi trường làm việc.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô hình hóa Rủi ro Tín dụng bằng Python

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

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