python不良贷款率

Python不良贷款率是指在金融领域中，用Python编程语言计算和分析不良贷款的比例或比率。不良贷款率是衡量银行或其他金融机构信贷质量的重要指标之一。

在Python中，可以使用各种数据分析和统计库来计算和分析不良贷款率。常用的库包括pandas、numpy和matplotlib等。以下是计算不良贷款率的一般步骤：

1. 数据准备：首先，需要获取相关的贷款数据，并将其导入Python环境中。可以使用pandas库来读取和处理数据。

2. 数据清洗：对于不良贷款率的计算，需要对数据进行清洗和预处理。这包括处理缺失值、异常值和重复值等。

3. 计算不良贷款数量：根据定义，不良贷款是指逾期90天以上未偿还的贷款。可以通过筛选出逾期90天以上的贷款记录来计算不良贷款数量。

4. 计算总贷款数量：需要计算总的贷款数量，包括不良贷款和正常贷款。

5. 计算不良贷款率：将不良贷款数量除以总贷款数量，即可得到不良贷款率。

6. 数据可视化：使用matplotlib等库可以将计算结果以图表的形式展示，更直观地呈现不良贷款率的变化趋势。