jupyter统计违约比例

要在Jupyter中统计违约比例，你需要先加载数据并进行相应的数据处理和分析。以下是一个示例代码，可以帮助你完成这个任务：

import pandas as pd

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

# 统计违约数量
default_count = data[data['是否违约'] == '是'].shape[0]

# 统计总样本数量
total_count = data.shape[0]

# 计算违约比例
default_ratio = default_count / total_count

# 打印结果
print(f"违约比例：{default_ratio:.2%}")

请确保将代码中的 `'your_data.csv'` 替换为你实际的数据文件路径，以及将 `'是否违约'` 替换为你数据集中违约情况的列名。

这段代码将加载数据文件，统计违约数量和总样本数量，并计算违约比例。最后，通过打印结果来显示违约比例。

希望这可以帮助到你！如果有任何问题，请随时提问。

相关问题

jupyter notebook分析贷款违约

贷款违约风险分析是指通过对房屋信贷的违约风险数据集进行分析，以生成准确的贷款违约风险概率。预测贷款违约对于银行的盈利能力至关重要，因此收集正确的数据是银行提供和控制贷款风险的关键。

在这个具体项目中，使用Jupyter Notebook进行贷款违约风险分析是一种常见的做法。通过Jupyter Notebook，可以将代码、文本和图表等内容整合在一个交互式的环境中，方便数据分析人员进行分析和可视化展示。

在分析贷款违约风险时，通常需要进行以下步骤：
1. 数据准备：首先，需要收集相关的贷款违约数据集，并进行数据清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
2. 特征工程：接下来，需要对数据进行特征选择和特征转换，以提取出对贷款违约风险有意义的特征。这可能涉及到特征缩放、特征构建和特征选择等操作。
3. 模型建立：然后，选择适当的机器学习模型来建立贷款违约风险预测模型。常见的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
4. 模型评估：对建立的模型进行评估，使用一些评估指标如准确率、精度、召回率、F1值等来评估模型的性能。
5. 结果解释：最后，对模型结果进行解释和可视化展示，以便对贷款违约风险进行理解和决策。

jupyter汇率预测

根据提供的引用内容，我们可以看到在这个数据处理和模型训练的过程中，使用了朴素贝叶斯和随机森林两种模型进行预测。在朴素贝叶斯模型中，训练集的准确率得分为0.88，测试集的准确率得分为0.87。而在随机森林模型中，训练集的准确率得分为0.987，测试集的准确率得分为0.976。\[1\]\[2\]此外，还可以看到在特征关联分析中，贷款金额和分期付款金额之间存在较强的相关性，可以考虑将这两个特征合成一个以提高模型的准确性和效率。\[3\]

关于您提到的jupyter汇率预测问题，很抱歉，根据提供的引用内容，没有涉及到汇率预测的相关信息。如果您有关于汇率预测的问题，我可以尽力回答，但需要更多的信息或者引用内容来支持我的回答。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [手把手教你：个人信贷违约预测模型](https://blog.csdn.net/weixin_43486940/article/details/123094544)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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