对二代个人征信里的工作地址进行特征工程、特征衍生的代码处理案例

以下是一个对二代个人征信中工作地址进行特征工程和特征衍生的代码处理案例：

import pandas as pd
from geopy.geocoders import Nominatim

# 加载数据集
data = pd.read_csv('credit_data.csv')

# 初始化地理编码器
geolocator = Nominatim(user_agent='my_app')

# 定义特征衍生函数
def derive_features(row):
    location = geolocator.geocode(row['work_address'])
    if location:
        row['city'] = location.raw['address'].get('city', '')
        row['state'] = location.raw['address'].get('state', '')
        row['distance_from_home'] = geolocator.distance(row['home_address'], row['work_address']).km
    else:
        row['city'] = ''
        row['state'] = ''
        row['distance_from_home'] = 0
    return row

# 应用特征衍生函数
data = data.apply(derive_features, axis=1)

# 进行其他特征工程操作，例如对城市进行分类、行业类型进行编码等

# 输出处理后的数据集
print(data.head())

上述代码使用了`pandas`库加载二代个人征信数据集，并通过`geopy`库的`Nominatim`类进行地理编码。在`derive_features`函数中，对每一行的工作地址进行地理编码，并衍生出城市、州/省、从家庭地址到工作地址的距离等特征。

需要注意的是，上述代码只是一个简化的案例，实际应用中可能需要进行更复杂的特征工程操作，例如对文本类型的地址进行清洗和预处理、对城市进行分类或编码、对行业类型进行特征编码等。具体的特征工程处理方法应根据实际数据和业务需求进行选择和调整。