交叉表与透视表
在财务数据分析中,我们常在 Excel 之类的电子表格里以透视表的形式查看数据。
通过交叉表,您可以从选定列获得整体概览,并进行计数或平均值等聚合。对大多数信用风险模型而言,尤其是违约概率(probability of default),像 person_emp_length 和 person_home_ownership 这样的列通常是入手排查的重点。
您将能够查看这些取值在数据中的分布,并将其可视化。现在,您需要检查 loan_status 如何受到房屋所有权状态、贷款等级以及收入占比等因素的影响。
数据集 cr_loan 已加载到工作区。
本练习是课程的一部分
Python 信用风险建模
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Create a cross table of the loan intent and loan status
print(pd.____(cr_loan[____], cr_loan[____], margins = True))