【EDA】天池金融风控-贷款违约预测

import pandas as pd

train = pd.read_csv('data/train.csv')
testA = pd.read_csv('data/testA.csv')

print('Train data shape:',train.shape)
print('TestA data shape:',testA.shape)

Train data shape: (800000, 47)
TestA data shape: (200000, 48)

train.head()

	id	loanAmnt	term	interestRate	installment	grade	subGrade	employmentTitle	employmentLength	homeOwnership	...	n5	n6	n7	n8	n9	n10	n11	n12	n13	n14
0	0	35000.0	5	19.52	917.97	E	E2	320.0	2 years	2	...	9.0	8.0	4.0	12.0	2.0	7.0	0.0	0.0	0.0	2.0
1	1	18000.0	5	18.49	461.90	D	D2	219843.0	5 years	0	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	13.0	NaN	NaN	NaN	NaN
2	2	12000.0	5	16.99	298.17	D	D3	31698.0	8 years	0	...	0.0	21.0	4.0	5.0	3.0	11.0	0.0	0.0	0.0	4.0
3	3	11000.0	3	7.26	340.96	A	A4	46854.0	10+ years	1	...	16.0	4.0	7.0	21.0	6.0	9.0	0.0	0.0	0.0	1.0
4	4	3000.0	3	12.99	101.07	C	C2	54.0	NaN	1	...	4.0	9.0	10.0	15.0	7.0	12.0	0.0	0.0	0.0	4.0

5 rows × 47 columns

数据概况

一般而言，对于数据在比赛界面都有对应的数据概况介绍（匿名特征除外），说明列的性质特征。了解列的性质会有助于我们对于数据的理解和后续分析。 Tip:匿名特征，就是未告知数据列所属的性质的特征列。

train.csv

• 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