训练样本是100组客户基础信息，包括职业，年龄，性别，手机入网时长，信用卡额度5个变量， 职业包含，房地产服务人员，工程技术人员，企事业单位负责人，有空值。 年龄包含，从18岁到60岁，有空值。 性别包含，M和F。 手机入网时长包含，半年至一年，二至六个月，两年至三年，三年以上，一个月以内，一年至两年，一至两个月。 信用卡额度包含，0-6K，6K-10K，10K-20K，20K-30K，30K-50K，50K以上，有空值。 是否涉案是因变量，1代表是，0代表否。即模型需要预测的结果。 请选择合适的变量，建立逻辑回归模型，将数据集拆分为训练集和测试集，预测新客户的风险情况。 提交python代码，需要输出模型的AUC

首先，我们需要对数据进行预处理，包括处理空值和对类别型变量进行编码。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 处理空值
data = data.fillna({'职业': '其他', '年龄': data['年龄'].median(), '信用卡额度': '未知'})

# 对类别型变量进行编码
le = LabelEncoder()
data['职业'] = le.fit_transform(data['职业'])
data['性别'] = le.fit_transform(data['性别'])
data['手机入网时长'] = le.fit_transform(data['手机入网时长'])
data['信用卡额度'] = le.fit_transform(data['信用卡额度'])

# 分离自变量和因变量
X = data.drop('是否涉案', axis=1)
y = data['是否涉案']

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以建立逻辑回归模型，并在测试集上进行预测。同时，我们可以计算模型的AUC值。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 建立逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)

# 计算模型的AUC值
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
print('模型的AUC值为：', auc)

最后，我们可以使用模型对新客户进行风险预测。

# 预测新客户的风险情况
new_customer = {'职业': '企事业单位负责人', '年龄': 30, '性别': 'M', '手机入网时长': '二至六个月', '信用卡额度': '10K-20K'}
new_customer = pd.DataFrame.from_dict(new_customer, orient='index').T
new_customer['职业'] = le.transform(new_customer['职业'])
new_customer['性别'] = le.transform(new_customer['性别'])
new_customer['手机入网时长'] = le.transform(new_customer['手机入网时长'])
new_customer['信用卡额度'] = le.transform(new_customer['信用卡额度'])
risk = lr.predict_proba(new_customer)[:, 1]
print('新客户的风险为：', risk)