互联网金融项目实践：Python数据分析-优快云博客

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这是一个使用Python3.8和Anaconda3环境的互联网金融数据分析项目，代码编写于Jupyter Notebook。数据文件存储在百度网盘，链接及提取码已提供。作者还计划分享更多数据分析笔记，并进入机器学习领域的相关内容。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

2互联网金融项目

环境为Anaconda3，Python3.8，用JupyterNotebook写的
数据文件在百度网盘
链接：https://pan.baidu.com/s/1oirvShTzpKZddznODrnq1g
提取码：2222

import plotly as py
py.offline.init_notebook_mode()
pyplot = py.offline.iplot

import plotly.graph_objs as go
from plotly.graph_objs import Scatter

from scipy import stats

import pandas as pd

import numpy as np

import seaborn as sns
sns.set(style='darkgrid')


import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


import os
os.chdir(r'E:\2020年Python数据分析师特训营全套84节视频完结版（就业向零基础友好）\2020年Python数据分析师特训营全套84节视频完结版') 
data = pd.read_csv('LCIS.csv')


#修改列名
data.rename(columns = {
   'ListingId':'列表序号','recorddate':'记录日期'},inplace = True)


#缺失率
miss_rate = pd.DataFrame(data.apply(lambda x: sum(x.isnull())/len(x)))


#将缺失率保存为一列
miss_rate.columns=['缺失率']


#缺失率以三位小数百分数形式表示
miss_rate[miss_rate['缺失率']>0]['缺失率'].apply(lambda x: format(x,'.3%'))


#计数‘下次计划还款利息’为缺失值(已还清)的用户的‘标当前状态’
data[data['下次计划还款利息'].isnull()]['标当前状态'].value_counts()


#显示'上次还款利息'为缺失值的用户信息的后九列
data[data['上次还款利息'].isnull()].iloc[:,-9:-1]


#查看历史成功借款金额缺失的用户情况
data[data['历史成功借款金额'].isnull()]


#查看记录日期缺失的用户情况
data[data['记录日期'].isnull()][['手机认证','户口认证']]


#删除记录日期缺失的用户数据
data.dropna(subset=['记录日期'],how='any',inplace=True)


#去重画图
data[data.duplicated()]
data['手机认证'].value_counts().plot(kind='bar')


#取出’手机认证’一列中的'成功认证'和'未成功认证'，其他删除
data = data[(data['手机认证']=='成功认证')|(data['手机认证']=='未成功认证')]
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