总期望损失
现在是根据您的所有决策来估计总期望损失的时候了。数据框 test_pred_df 包含每笔贷款的违约概率以及该贷款的金额。请使用这两个值计算每笔贷款的期望损失。然后，将这些值求和，得到总期望损失。
在本练习中，您将假设风险敞口等于贷款的全额，且违约损失率为 100%。也就是说，一旦贷款违约，将损失全部金额。
数据框 test_pred_df 已加载到工作区。
本练习是课程的一部分
Python 信用风险建模
练习说明
- 打印
test_pred_df的前 5 行。 - 按上述公式为每笔贷款创建新列
expected_loss。 - 计算整个投资组合的总期望损失，保留两位小数，并将其存为
tot_exp_loss。 - 打印总期望损失。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Print the first five rows of the data frame
print(____.head())
# Calculate the bank's expected loss and assign it to a new column
____[____] = ____[____] * ____[____] * ____[____]
# Calculate the total expected loss to two decimal places
____ = round(np.____(____[____]),2)
# Print the total expected loss
print('Total expected loss: ', '${:,.2f}'.format(____))