【天池比赛】【零基础入门金融风控 Task2赛题理解】实战进行中……

2.3 代码示例

2.3.1 导入数据分析及可视化过程需要的库

python 复制代码

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import datetime
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

2.3.2 读取文件

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#读取数据时相对路径载入报错时，尝试使用os.getcwd()查看当前工作目录
data_train = pd.read_csv(os.getcwd()+'//零基础入门金融风控-贷款违约预测//data//train.csv')
data_test_a = pd.read_csv(os.getcwd()+'//零基础入门金融风控-贷款违约预测//data//testA.csv')

运行结果：

2.3.2.1读取文件的拓展知识

TSV与CSV的区别：
- 从名称上即可知道，TSV是用制表符（Tab,'\t'）作为字段值的分隔符；CSV是用半角逗号（','）作为字段值的分隔符；
- Python对TSV文件的支持： Python的csv模块准确的讲应该叫做dsv模块，因为它实际上是支持范式的分隔符分隔值文件（DSV，delimiter-separated values）的。 delimiter参数值默认为半角逗号，即默认将被处理文件视为CSV。当delimiter='\t'时，被处理文件就是TSV。
读取文件的部分（适用于文件特别大的场景）
- 通过nrows参数，来设置读取文件的前多少行，nrows是一个大于等于0的整数。
- 分块读取

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data_train_sample = pd.read_csv(data_train_path,nrows=5)
print(data_train_sample)

#设置chunksize参数，来控制每次迭代数据的大小
chunker = pd.read_csv(data_train_path,chunksize=5)
for item in chunker:
    print(type(item))
    print(len(item))
    break

运行结果：

2.3.3总体了解

2.3.3.1 查看数据集的样本个数和原始特征维度

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data_train.shape
data_test.shape
data_train.columns

运行结果：

2.3.3.2 查看一下具体的列名，赛题理解部分已经给出具体的特征含义，这里方便阅读再给一下：

id 为贷款清单分配的唯一信用证标识
loanAmnt 贷款金额
term 贷款期限（year）
interestRate 贷款利率
installment 分期付款金额
grade 贷款等级
subGrade 贷款等级之子级
employmentTitle 就业职称
employmentLength 就业年限（年）
homeOwnership 借款人在登记时提供的房屋所有权状况
annualIncome 年收入
verificationStatus 验证状态
issueDate 贷款发放的月份
purpose 借款人在贷款申请时的贷款用途类别
postCode 借款人在贷款申请中提供的邮政编码的前3位数字
regionCode 地区编码
dti 债务收入比
delinquency_2years 借款人过去2年信用档案中逾期30天以上的违约事件数
ficoRangeLow 借款人在贷款发放时的fico所属的下限范围
ficoRangeHigh 借款人在贷款发放时的fico所属的上限范围
openAcc 借款人信用档案中未结信用额度的数量
pubRec 贬损公共记录的数量
pubRecBankruptcies 公开记录清除的数量
revolBal 信贷周转余额合计
revolUtil 循环额度利用率，或借款人使用的相对于所有可用循环信贷的信贷金额
totalAcc 借款人信用档案中当前的信用额度总数
initialListStatus 贷款的初始列表状态
applicationType 表明贷款是个人申请还是与两个共同借款人的联合申请
earliesCreditLine 借款人最早报告的信用额度开立的月份
title 借款人提供的贷款名称
policyCode 公开可用的策略代码=1新产品不公开可用的策略代码=2
n系列匿名特征匿名特征n0-n14，为一些贷款人行为计数特征的处理

2.3.3.3 通过info()来熟悉数据类型

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data_train.info()

运行结果：

2.3.3.4 总体粗略的查看数据集各个特征的一些基本统计量

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data_train.describe()

运行结果：

| id | loanAmnt | term | interestRate | installment | employmentTitle | homeOwnership | annualIncome | verificationStatus | isDefault | ... | n5 | n6 | n7 | n8 | n9 | n10 | n11 | n12 | n13 | n14 |
| count | 800000.000000 | 800000.000000 | 800000.000000 | 800000.000000 | 800000.000000 | 799999.000000 | 800000.000000 | 8.000000e+05 | 800000.000000 | 800000.000000 | ... | 759730.000000 | 759730.000000 | 759730.000000 | 759729.000000 | 759730.000000 | 766761.000000 | 730248.000000 | 759730.000000 | 759730.000000 | 759730.000000 |
| mean | 399999.500000 | 14416.818875 | 3.482745 | 13.238391 | 437.947723 | 72005.351714 | 0.614213 | 7.613391e+04 | 1.009683 | 0.199513 | ... | 8.107937 | 8.575994 | 8.282953 | 14.622488 | 5.592345 | 11.643896 | 0.000815 | 0.003384 | 0.089366 | 2.178606 |
| std | 230940.252015 | 8716.086178 | 0.855832 | 4.765757 | 261.460393 | 106585.640204 | 0.675749 | 6.894751e+04 | 0.782716 | 0.399634 | ... | 4.799210 | 7.400536 | 4.561689 | 8.124610 | 3.216184 | 5.484104 | 0.030075 | 0.062041 | 0.509069 | 1.844377 |
| min | 0.000000 | 500.000000 | 3.000000 | 5.310000 | 15.690000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000e+00 | 0.000000 | 0.000000 | ... | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 1.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 |
| 25% | 199999.750000 | 8000.000000 | 3.000000 | 9.750000 | 248.450000 | 427.000000 | 0.000000 | 4.560000e+04 | 0.000000 | 0.000000 | ... | 5.000000 | 4.000000 | 5.000000 | 9.000000 | 3.000000 | 8.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 1.000000 |
| 50% | 399999.500000 | 12000.000000 | 3.000000 | 12.740000 | 375.135000 | 7755.000000 | 1.000000 | 6.500000e+04 | 1.000000 | 0.000000 | ... | 7.000000 | 7.000000 | 7.000000 | 13.000000 | 5.000000 | 11.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 2.000000 |
| 75% | 599999.250000 | 20000.000000 | 3.000000 | 15.990000 | 580.710000 | 117663.500000 | 1.000000 | 9.000000e+04 | 2.000000 | 0.000000 | ... | 11.000000 | 11.000000 | 10.000000 | 19.000000 | 7.000000 | 14.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 3.000000 |

max	799999.000000	40000.000000	5.000000	30.990000	1715.420000	378351.000000	5.000000	1.099920e+07	2.000000	1.000000	...	70.000000	132.000000	79.000000	128.000000	45.000000	82.000000	4.000000	4.000000	39.000000	30.000000

欲知后事如何，且听下回分解........................