WOE转化后查看每组分箱的IV

在WOE转换后，可以使用IV（Information Value）来衡量每个分箱的预测能力。通常来说，一个好的分箱方案应该具有较高的IV值，因为这意味着该方案能够很好地区分目标事件和非目标事件。

在Python中，可以使用以下函数来计算每个分箱的IV值：

1. pandas.crosstab()函数：用于生成交叉表，可以用于统计每个分箱中的样本数和目标变量的分布情况。

2. pandas.DataFrame.apply()函数：用于对数据集中的每一列应用给定的函数，可以用于计算每个分箱的IV值。

3. numpy.log()函数：用于计算自然对数。

4. pandas.DataFrame.sum()函数：用于计算数据集中的每一列之和。

5. pandas.DataFrame.eval()函数：用于计算表达式的值。

6. pandas.concat()函数：用于将两个或多个数据集按照指定的轴进行拼接。

具体的计算步骤可以参考以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 计算每个分箱的WOE和IV值
def calc_woe_iv(df, col, target):
    total = df.groupby(col)[target].agg(['count', 'sum'])
    total.columns = ['total', 'bad']
    total['good'] = total['total'] - total['bad']
    total['bad_rate'] = total['bad'] / total['total']
    total['good_rate'] = total['good'] / total['total']
    total['woe'] = np.log(total['good_rate'] / total['bad_rate'])
    total['iv'] = (total['good_rate'] - total['bad_rate']) * total['woe']
    return total['iv'].sum()

# 计算每个变量的IV值
def calc_iv(df, target):
    iv_values = []
    for col in df.columns:
        if col != target:
            iv = calc_woe_iv(df, col, target)
            iv_values.append((col, iv))
    iv_values = sorted(iv_values, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return pd.DataFrame(iv_values, columns=['Variable', 'IV'])

# 计算数据集的IV值
iv = calc_iv(df, target)
print(iv)

其中，`calc_woe_iv()`函数用于计算每个分箱的IV值，`calc_iv()`函数用于计算每个变量的IV值，最终得到的结果是一个DataFrame，其中包含了每个变量的名称和对应的IV值。