credit_depts_predicition.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Шаг 1. Откройте файл с данными и изучите общую информацию. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "df = pd.read_csv('./data.csv')\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вывод"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### children\n",
    "Странные значения -1 и 20:\n",
    "вероятно -1 подаются в случае если значение было неизвестно, 20 - не совсем ясно. Так или иначе от таких значений желательно избавиться для финальных вопросов.  \n",
    "#### days_employed: \n",
    "по всей видимости при добавлении данных в колонку использовалась разница между текущей временем и датой трудоустройства. В таком случае значение после точки можно отбросить как незначительное, а основную часть взять для удобства по модулю. \n",
    "Также в этой колонке, в случае если род деятельности отмечен как пенсионер значение days_employed сильно отличается, возможно был произведен неправильный забор данных.  \n",
    "Также часть данных в этой колонке пропущено, необходимо обдумать что будет разумнее - дропнуть эти строки или заполнить отсутствующие значения.  \n",
    "Если в строке пустые значения в days_employed, то они будут пустыми и в total income  \n",
    "Т.к. ни в запросе банка, ни для ответа на финальные вопросы нет необходимости обрабатывать трудовой стаж, можем опустить эти несостыковки.  \n",
    "#### dob_years: \n",
    "0 в некоторых строках. Колонка не участвует в финальных вопросах, поэтому нулевыми значениями можно принебречь\n",
    "#### education, education_id: \n",
    "в колонке education данные представлены в разных регистрах, однако одинаковые значения в разных регистрах имеют единый education_id, а значит никакой путаницы в данных не предвидется. Можно было бы привести к единому регистру для удобства, но колонка не участвует в финальных подсчетах\n",
    "#### gender: \n",
    "неинтерпритируемое значение - XNA. Колонка не участвует в финальных вопросах, поэтому неинтерпритируемое значение можно принебречь\n",
    "#### total_income: \n",
    "В колонке можно для удобства отбросить дробную часть ( возможно дробная часть образовалось от подсчета дохода после налогов). Также некоторые значения отсутствуют (около 10%), необходимо решить что делать с пропусками.  \n",
    "#### purpose: \n",
    "схожие назначение, имеющие разный тип записи - например:  \n",
    "'ремонт жилью', 'операции с жильем', 'жилье'   \n",
    "Категоризация данных по основным направлениям - свадьба, жилье, автомобиль, образование (см. шаг с лемматизацией)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Шаг 2. Предобработка данных"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Обработка пропусков"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "df[\"total_income\"] = df[\"total_income\"].fillna(0)\n",
    "# выделим отдельную колонку без незаполненных данных total_income, для обработки вопросов связанных с доходами\n",
    "# полученный результат скопируем для избежания дальнейших предупреждений\n",
    "income_without_null = df[df[\"total_income\"] != 0].copy();\n",
    "df[\"days_employed\"] = df[\"days_employed\"].fillna(0)\n",
    "# избавимся от неоднозначных значениях в колонке children, \n",
    "# полученный результат скопируем во избежание предупреждений в функции astype\n",
    "df = df[(df[\"children\"] != -1) & (df[\"children\"] != 20)].copy();"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вывод"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### total_income:  \n",
    "имеет пустые значение в тех же строках что и days_employed, но если days_employed в финальных расчетах не участвует, то пустые данные total_income не позволят ответить на один из вопросов. Однако мы не можем потерять около 10% данных которые могут быть использованы для ответов не связанных с доходами, поэтому разумным вариантом будет заполнить значение Nan нулями для удобства работы а при работе с доходами использовать новую переменную income_without_null в которой будет хранится dataframe без нулевых доходов.  \n",
    "Вероятной причиной отсутствия данных days_employed одновременно с total_income это выдача кредитов по неполному набору документов (например микрофинансовые организации). Было бы интересно проанализировать взаимосвязь выдачи таких кредитов с наличием задолженностей по кредиту.  \n",
    "#### children:\n",
    "т.к. неинтерпретируемые значение в этой колонке имеют всего 123 записи, что около половины процента от общего количества строк, я думаю безопасно для дальнейших подсчетов будет избавится от этих значений."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Замена типа данных"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "collapsed": true,
    "jupyter": {
     "outputs_hidden": true
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>children</th>\n",
       "      <th>days_employed</th>\n",
       "      <th>dob_years</th>\n",
       "      <th>education</th>\n",
       "      <th>education_id</th>\n",
       "      <th>family_status</th>\n",
       "      <th>family_status_id</th>\n",
       "      <th>gender</th>\n",
       "      <th>income_type</th>\n",
       "      <th>debt</th>\n",
       "      <th>total_income</th>\n",
       "      <th>purpose</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>-8437.673028</td>\n",
       "      <td>42</td>\n",
       "      <td>высшее</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>253875</td>\n",
       "      <td>покупка жилья</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>-4024.803754</td>\n",
       "      <td>36</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>112080</td>\n",
       "      <td>приобретение автомобиля</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-5623.422610</td>\n",
       "      <td>33</td>\n",
       "      <td>Среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>145885</td>\n",
       "      <td>покупка жилья</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>-4124.747207</td>\n",
       "      <td>32</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>267628</td>\n",
       "      <td>дополнительное образование</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>340266.072047</td>\n",
       "      <td>53</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>пенсионер</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>158616</td>\n",
       "      <td>сыграть свадьбу</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-926.185831</td>\n",
       "      <td>27</td>\n",
       "      <td>высшее</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>компаньон</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>255763</td>\n",
       "      <td>покупка жилья</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-2879.202052</td>\n",
       "      <td>43</td>\n",
       "      <td>высшее</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>компаньон</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>240525</td>\n",
       "      <td>операции с жильем</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-152.779569</td>\n",
       "      <td>50</td>\n",
       "      <td>СРЕДНЕЕ</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>135823</td>\n",
       "      <td>образование</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>8</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>-6929.865299</td>\n",
       "      <td>35</td>\n",
       "      <td>ВЫСШЕЕ</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>95856</td>\n",
       "      <td>на проведение свадьбы</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>9</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-2188.756445</td>\n",
       "      <td>41</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>144425</td>\n",
       "      <td>покупка жилья для семьи</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>10</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>-4171.483647</td>\n",
       "      <td>36</td>\n",
       "      <td>высшее</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>компаньон</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>113943</td>\n",
       "      <td>покупка недвижимости</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>11</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-792.701887</td>\n",
       "      <td>40</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>77069</td>\n",
       "      <td>покупка коммерческой недвижимости</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>12</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>65</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>пенсионер</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>сыграть свадьбу</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>13</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-1846.641941</td>\n",
       "      <td>54</td>\n",
       "      <td>неоконченное высшее</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>130458</td>\n",
       "      <td>приобретение автомобиля</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>14</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-1844.956182</td>\n",
       "      <td>56</td>\n",
       "      <td>высшее</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>компаньон</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>165127</td>\n",
       "      <td>покупка жилой недвижимости</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>15</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>-972.364419</td>\n",
       "      <td>26</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>116820</td>\n",
       "      <td>строительство собственной недвижимости</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>16</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-1719.934226</td>\n",
       "      <td>35</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>289202</td>\n",
       "      <td>недвижимость</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>17</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-2369.999720</td>\n",
       "      <td>33</td>\n",
       "      <td>высшее</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>90410</td>\n",
       "      <td>строительство недвижимости</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>18</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>400281.136913</td>\n",
       "      <td>53</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>вдовец / вдова</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>пенсионер</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>56823</td>\n",
       "      <td>на покупку подержанного автомобиля</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>19</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-10038.818549</td>\n",
       "      <td>48</td>\n",
       "      <td>СРЕДНЕЕ</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>в разводе</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>242831</td>\n",
       "      <td>на покупку своего автомобиля</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>20</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>-1311.604166</td>\n",
       "      <td>36</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>209552</td>\n",
       "      <td>недвижимость</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>-253.685166</td>\n",
       "      <td>33</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>131812</td>\n",
       "      <td>приобретение автомобиля</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>22</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>-1766.644138</td>\n",
       "      <td>24</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>149681</td>\n",
       "      <td>на покупку подержанного автомобиля</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>23</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-272.981385</td>\n",
       "      <td>21</td>\n",
       "      <td>высшее</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>128265</td>\n",
       "      <td>сыграть свадьбу</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>24</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>338551.952911</td>\n",
       "      <td>57</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>Не женат / не замужем</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>пенсионер</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>290547</td>\n",
       "      <td>операции с коммерческой недвижимостью</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>25</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>363548.489348</td>\n",
       "      <td>67</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>пенсионер</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>55112</td>\n",
       "      <td>покупка недвижимости</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>26</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>41</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>госслужащий</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>образование</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>27</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-529.191635</td>\n",
       "      <td>28</td>\n",
       "      <td>высшее</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>308848</td>\n",
       "      <td>строительство собственной недвижимости</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>28</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>-717.274324</td>\n",
       "      <td>26</td>\n",
       "      <td>высшее</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>187863</td>\n",
       "      <td>строительство собственной недвижимости</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>29</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>63</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>Не женат / не замужем</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>пенсионер</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>строительство жилой недвижимости</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21495</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>50</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>свадьба</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21496</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>-759.680851</td>\n",
       "      <td>31</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>119392</td>\n",
       "      <td>на покупку автомобиля</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21497</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>48</td>\n",
       "      <td>ВЫСШЕЕ</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>компаньон</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>строительство недвижимости</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21498</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>-1330.627998</td>\n",
       "      <td>32</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>240767</td>\n",
       "      <td>сыграть свадьбу</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21499</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-9929.015065</td>\n",
       "      <td>57</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>компаньон</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>157553</td>\n",
       "      <td>свадьба</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21500</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-578.082757</td>\n",
       "      <td>26</td>\n",
       "      <td>неоконченное высшее</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>Не женат / не замужем</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>компаньон</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>77813</td>\n",
       "      <td>операции с коммерческой недвижимостью</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21501</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>334343.096304</td>\n",
       "      <td>57</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>пенсионер</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>86232</td>\n",
       "      <td>жилье</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21502</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>42</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>строительство жилой недвижимости</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21503</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-3096.881131</td>\n",
       "      <td>58</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>264250</td>\n",
       "      <td>заняться образованием</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21504</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>355235.728158</td>\n",
       "      <td>68</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>пенсионер</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>80566</td>\n",
       "      <td>дополнительное образование</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21505</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>338904.866406</td>\n",
       "      <td>53</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>пенсионер</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>75439</td>\n",
       "      <td>сыграть свадьбу</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21506</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>-1556.249906</td>\n",
       "      <td>33</td>\n",
       "      <td>ВЫСШЕЕ</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>145541</td>\n",
       "      <td>свадьба</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21507</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>-79.832064</td>\n",
       "      <td>32</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>госслужащий</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>98180</td>\n",
       "      <td>сделка с подержанным автомобилем</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21508</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>386497.714078</td>\n",
       "      <td>62</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>пенсионер</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>72638</td>\n",
       "      <td>недвижимость</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21509</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>362161.054124</td>\n",
       "      <td>59</td>\n",
       "      <td>высшее</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>пенсионер</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>73029</td>\n",
       "      <td>операции с недвижимостью</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21510</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>28</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>приобретение автомобиля</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21511</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-612.569129</td>\n",
       "      <td>29</td>\n",
       "      <td>высшее</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>140068</td>\n",
       "      <td>покупка жилья для сдачи</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21512</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-165.377752</td>\n",
       "      <td>26</td>\n",
       "      <td>высшее</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>Не женат / не замужем</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>компаньон</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>147301</td>\n",
       "      <td>получение дополнительного образования</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21513</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-1166.216789</td>\n",
       "      <td>35</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>250986</td>\n",
       "      <td>покупка жилья</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21514</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-280.469996</td>\n",
       "      <td>27</td>\n",
       "      <td>неоконченное высшее</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>Не женат / не замужем</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>компаньон</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>355988</td>\n",
       "      <td>строительство недвижимости</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21515</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>-467.685130</td>\n",
       "      <td>28</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>109486</td>\n",
       "      <td>заняться образованием</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21516</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-914.391429</td>\n",
       "      <td>42</td>\n",
       "      <td>высшее</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>компаньон</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>322807</td>\n",
       "      <td>покупка своего жилья</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21517</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>-404.679034</td>\n",
       "      <td>42</td>\n",
       "      <td>высшее</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>компаньон</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>178059</td>\n",
       "      <td>на покупку своего автомобиля</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21518</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>373995.710838</td>\n",
       "      <td>59</td>\n",
       "      <td>СРЕДНЕЕ</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>пенсионер</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>153864</td>\n",
       "      <td>сделка с автомобилем</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21519</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>-2351.431934</td>\n",
       "      <td>37</td>\n",
       "      <td>ученая степень</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>в разводе</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>115949</td>\n",
       "      <td>покупка коммерческой недвижимости</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21520</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>-4529.316663</td>\n",
       "      <td>43</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>компаньон</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>224791</td>\n",
       "      <td>операции с жильем</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21521</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>343937.404131</td>\n",
       "      <td>67</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>пенсионер</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>155999</td>\n",
       "      <td>сделка с автомобилем</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21522</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>-2113.346888</td>\n",
       "      <td>38</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>гражданский брак</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>89672</td>\n",
       "      <td>недвижимость</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21523</th>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>-3112.481705</td>\n",
       "      <td>38</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>M</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>244093</td>\n",
       "      <td>на покупку своего автомобиля</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21524</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>-1984.507589</td>\n",
       "      <td>40</td>\n",
       "      <td>среднее</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>женат / замужем</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>F</td>\n",
       "      <td>сотрудник</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>82047</td>\n",
       "      <td>на покупку автомобиля</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>21402 rows × 12 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "       children  days_employed  dob_years            education  education_id  \\\n",
       "0             1   -8437.673028         42               высшее             0   \n",
       "1             1   -4024.803754         36              среднее             1   \n",
       "2             0   -5623.422610         33              Среднее             1   \n",
       "3             3   -4124.747207         32              среднее             1   \n",
       "4             0  340266.072047         53              среднее             1   \n",
       "5             0    -926.185831         27               высшее             0   \n",
       "6             0   -2879.202052         43               высшее             0   \n",
       "7             0    -152.779569         50              СРЕДНЕЕ             1   \n",
       "8             2   -6929.865299         35               ВЫСШЕЕ             0   \n",
       "9             0   -2188.756445         41              среднее             1   \n",
       "10            2   -4171.483647         36               высшее             0   \n",
       "11            0    -792.701887         40              среднее             1   \n",
       "12            0       0.000000         65              среднее             1   \n",
       "13            0   -1846.641941         54  неоконченное высшее             2   \n",
       "14            0   -1844.956182         56               высшее             0   \n",
       "15            1    -972.364419         26              среднее             1   \n",
       "16            0   -1719.934226         35              среднее             1   \n",
       "17            0   -2369.999720         33               высшее             0   \n",
       "18            0  400281.136913         53              среднее             1   \n",
       "19            0  -10038.818549         48              СРЕДНЕЕ             1   \n",
       "20            1   -1311.604166         36              среднее             1   \n",
       "21            1    -253.685166         33              среднее             1   \n",
       "22            1   -1766.644138         24              среднее             1   \n",
       "23            0    -272.981385         21               высшее             0   \n",
       "24            1  338551.952911         57              среднее             1   \n",
       "25            0  363548.489348         67              среднее             1   \n",
       "26            0       0.000000         41              среднее             1   \n",
       "27            0    -529.191635         28               высшее             0   \n",
       "28            1    -717.274324         26               высшее             0   \n",
       "29            0       0.000000         63              среднее             1   \n",
       "...         ...            ...        ...                  ...           ...   \n",
       "21495         1       0.000000         50              среднее             1   \n",
       "21496         1    -759.680851         31              среднее             1   \n",
       "21497         0       0.000000         48               ВЫСШЕЕ             0   \n",
       "21498         1   -1330.627998         32              среднее             1   \n",
       "21499         0   -9929.015065         57              среднее             1   \n",
       "21500         0    -578.082757         26  неоконченное высшее             2   \n",
       "21501         0  334343.096304         57              среднее             1   \n",
       "21502         1       0.000000         42              среднее             1   \n",
       "21503         0   -3096.881131         58              среднее             1   \n",
       "21504         0  355235.728158         68              среднее             1   \n",
       "21505         0  338904.866406         53              среднее             1   \n",
       "21506         1   -1556.249906         33               ВЫСШЕЕ             0   \n",
       "21507         1     -79.832064         32              среднее             1   \n",
       "21508         0  386497.714078         62              среднее             1   \n",
       "21509         0  362161.054124         59               высшее             0   \n",
       "21510         2       0.000000         28              среднее             1   \n",
       "21511         0    -612.569129         29               высшее             0   \n",
       "21512         0    -165.377752         26               высшее             0   \n",
       "21513         0   -1166.216789         35              среднее             1   \n",
       "21514         0    -280.469996         27  неоконченное высшее             2   \n",
       "21515         1    -467.685130         28              среднее             1   \n",
       "21516         0    -914.391429         42               высшее             0   \n",
       "21517         0    -404.679034         42               высшее             0   \n",
       "21518         0  373995.710838         59              СРЕДНЕЕ             1   \n",
       "21519         1   -2351.431934         37       ученая степень             4   \n",
       "21520         1   -4529.316663         43              среднее             1   \n",
       "21521         0  343937.404131         67              среднее             1   \n",
       "21522         1   -2113.346888         38              среднее             1   \n",
       "21523         3   -3112.481705         38              среднее             1   \n",
       "21524         2   -1984.507589         40              среднее             1   \n",
       "\n",
       "               family_status  family_status_id gender  income_type  debt  \\\n",
       "0            женат / замужем                 0      F    сотрудник     0   \n",
       "1            женат / замужем                 0      F    сотрудник     0   \n",
       "2            женат / замужем                 0      M    сотрудник     0   \n",
       "3            женат / замужем                 0      M    сотрудник     0   \n",
       "4           гражданский брак                 1      F    пенсионер     0   \n",
       "5           гражданский брак                 1      M    компаньон     0   \n",
       "6            женат / замужем                 0      F    компаньон     0   \n",
       "7            женат / замужем                 0      M    сотрудник     0   \n",
       "8           гражданский брак                 1      F    сотрудник     0   \n",
       "9            женат / замужем                 0      M    сотрудник     0   \n",
       "10           женат / замужем                 0      M    компаньон     0   \n",
       "11           женат / замужем                 0      F    сотрудник     0   \n",
       "12          гражданский брак                 1      M    пенсионер     0   \n",
       "13           женат / замужем                 0      F    сотрудник     0   \n",
       "14          гражданский брак                 1      F    компаньон     1   \n",
       "15           женат / замужем                 0      F    сотрудник     0   \n",
       "16           женат / замужем                 0      F    сотрудник     0   \n",
       "17          гражданский брак                 1      M    сотрудник     0   \n",
       "18            вдовец / вдова                 2      F    пенсионер     0   \n",
       "19                 в разводе                 3      F    сотрудник     0   \n",
       "20           женат / замужем                 0      M    сотрудник     0   \n",
       "21          гражданский брак                 1      F    сотрудник     0   \n",
       "22          гражданский брак                 1      F    сотрудник     0   \n",
       "23          гражданский брак                 1      M    сотрудник     0   \n",
       "24     Не женат / не замужем                 4      F    пенсионер     0   \n",
       "25           женат / замужем                 0      M    пенсионер     0   \n",
       "26           женат / замужем                 0      M  госслужащий     0   \n",
       "27           женат / замужем                 0      M    сотрудник     0   \n",
       "28           женат / замужем                 0      F    сотрудник     0   \n",
       "29     Не женат / не замужем                 4      F    пенсионер     0   \n",
       "...                      ...               ...    ...          ...   ...   \n",
       "21495       гражданский брак                 1      F    сотрудник     0   \n",
       "21496        женат / замужем                 0      F    сотрудник     0   \n",
       "21497        женат / замужем                 0      F    компаньон     0   \n",
       "21498       гражданский брак                 1      M    сотрудник     0   \n",
       "21499       гражданский брак                 1      M    компаньон     0   \n",
       "21500  Не женат / не замужем                 4      M    компаньон     0   \n",
       "21501        женат / замужем                 0      F    пенсионер     0   \n",
       "21502        женат / замужем                 0      F    сотрудник     0   \n",
       "21503        женат / замужем                 0      F    сотрудник     0   \n",
       "21504        женат / замужем                 0      F    пенсионер     0   \n",
       "21505       гражданский брак                 1      M    пенсионер     0   \n",
       "21506       гражданский брак                 1      F    сотрудник     0   \n",
       "21507       гражданский брак                 1      F  госслужащий     0   \n",
       "21508        женат / замужем                 0      M    пенсионер     0   \n",
       "21509        женат / замужем                 0      M    пенсионер     0   \n",
       "21510        женат / замужем                 0      F    сотрудник     0   \n",
       "21511       гражданский брак                 1      F    сотрудник     1   \n",
       "21512  Не женат / не замужем                 4      M    компаньон     0   \n",
       "21513        женат / замужем                 0      F    сотрудник     0   \n",
       "21514  Не женат / не замужем                 4      M    компаньон     0   \n",
       "21515        женат / замужем                 0      F    сотрудник     1   \n",
       "21516        женат / замужем                 0      F    компаньон     0   \n",
       "21517       гражданский брак                 1      F    компаньон     0   \n",
       "21518        женат / замужем                 0      F    пенсионер     0   \n",
       "21519              в разводе                 3      M    сотрудник     0   \n",
       "21520       гражданский брак                 1      F    компаньон     0   \n",
       "21521        женат / замужем                 0      F    пенсионер     0   \n",
       "21522       гражданский брак                 1      M    сотрудник     1   \n",
       "21523        женат / замужем                 0      M    сотрудник     1   \n",
       "21524        женат / замужем                 0      F    сотрудник     0   \n",
       "\n",
       "       total_income                                 purpose  \n",
       "0            253875                           покупка жилья  \n",
       "1            112080                 приобретение автомобиля  \n",
       "2            145885                           покупка жилья  \n",
       "3            267628              дополнительное образование  \n",
       "4            158616                         сыграть свадьбу  \n",
       "5            255763                           покупка жилья  \n",
       "6            240525                       операции с жильем  \n",
       "7            135823                             образование  \n",
       "8             95856                   на проведение свадьбы  \n",
       "9            144425                 покупка жилья для семьи  \n",
       "10           113943                    покупка недвижимости  \n",
       "11            77069       покупка коммерческой недвижимости  \n",
       "12                0                         сыграть свадьбу  \n",
       "13           130458                 приобретение автомобиля  \n",
       "14           165127              покупка жилой недвижимости  \n",
       "15           116820  строительство собственной недвижимости  \n",
       "16           289202                            недвижимость  \n",
       "17            90410              строительство недвижимости  \n",
       "18            56823      на покупку подержанного автомобиля  \n",
       "19           242831            на покупку своего автомобиля  \n",
       "20           209552                            недвижимость  \n",
       "21           131812                 приобретение автомобиля  \n",
       "22           149681      на покупку подержанного автомобиля  \n",
       "23           128265                         сыграть свадьбу  \n",
       "24           290547   операции с коммерческой недвижимостью  \n",
       "25            55112                    покупка недвижимости  \n",
       "26                0                             образование  \n",
       "27           308848  строительство собственной недвижимости  \n",
       "28           187863  строительство собственной недвижимости  \n",
       "29                0        строительство жилой недвижимости  \n",
       "...             ...                                     ...  \n",
       "21495             0                                 свадьба  \n",
       "21496        119392                   на покупку автомобиля  \n",
       "21497             0              строительство недвижимости  \n",
       "21498        240767                         сыграть свадьбу  \n",
       "21499        157553                                 свадьба  \n",
       "21500         77813   операции с коммерческой недвижимостью  \n",
       "21501         86232                                   жилье  \n",
       "21502             0        строительство жилой недвижимости  \n",
       "21503        264250                   заняться образованием  \n",
       "21504         80566              дополнительное образование  \n",
       "21505         75439                         сыграть свадьбу  \n",
       "21506        145541                                 свадьба  \n",
       "21507         98180        сделка с подержанным автомобилем  \n",
       "21508         72638                            недвижимость  \n",
       "21509         73029                операции с недвижимостью  \n",
       "21510             0                 приобретение автомобиля  \n",
       "21511        140068                 покупка жилья для сдачи  \n",
       "21512        147301   получение дополнительного образования  \n",
       "21513        250986                           покупка жилья  \n",
       "21514        355988              строительство недвижимости  \n",
       "21515        109486                   заняться образованием  \n",
       "21516        322807                    покупка своего жилья  \n",
       "21517        178059            на покупку своего автомобиля  \n",
       "21518        153864                    сделка с автомобилем  \n",
       "21519        115949       покупка коммерческой недвижимости  \n",
       "21520        224791                       операции с жильем  \n",
       "21521        155999                    сделка с автомобилем  \n",
       "21522         89672                            недвижимость  \n",
       "21523        244093            на покупку своего автомобиля  \n",
       "21524         82047                   на покупку автомобиля  \n",
       "\n",
       "[21402 rows x 12 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 3,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df[\"total_income\"] = df[\"total_income\"].astype('int64')\n",
    "df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вывод"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Т.к. значение total_income уже было числовым (float64) необходимости конвертировать строку нет. Достаточно отбросить дробную для удобства расчетов присвоив колонку к типу int при помощи метода astype(int)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Обработка дубликатов"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Duplicates count before drop duplicated\n",
      "54\n",
      "Duplicates count drop duplicated\n",
      "0\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# для анализа дупликатов и проверки что данные обработаны добавим проверку до и после вызова метода drop_duplicates\n",
    "print('Duplicates count before drop duplicated')\n",
    "print(len(df[df.duplicated()]))\n",
    "df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=True)\n",
    "print('Duplicates count drop duplicated')\n",
    "print(len(df[df.duplicated()]))\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вывод\n",
    "В списке предоставленным банком обнаружилась 54 дублирующие строки. Дубликаты встречаются только среди строк, для которых отсутствует значения total_income и days_employed. Предположительно дубликаты создались при аггрегации данных из разных источников, при это часть данных уже содержалась в обоих таблицах.  \n",
    "Для избавления от дубликатов воспользуемся методом drop_duplicates сохранив первое вхождение, т.к. эти данные нам понадобятся для дальнейших расчетов"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Лемматизация"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[автомобиль]                                  967\n",
       "[свадьба]                                     792\n",
       "[на, проведение, свадьба]                     768\n",
       "[сыграть, свадьба]                            764\n",
       "[операция, с, недвижимость]                   672\n",
       "[покупка, коммерческий, недвижимость]         659\n",
       "[покупка, жилье, для, сдача]                  650\n",
       "[операция, с, жилье]                          647\n",
       "[операция, с, коммерческий, недвижимость]     645\n",
       "[жилье]                                       641\n",
       "[покупка, жилье]                              640\n",
       "[покупка, жилье, для, семья]                  637\n",
       "[недвижимость]                                631\n",
       "[строительство, собственный, недвижимость]    628\n",
       "[операция, со, свой, недвижимость]            623\n",
       "[строительство, жилой, недвижимость]          621\n",
       "[строительство, недвижимость]                 619\n",
       "[покупка, свой, жилье]                        619\n",
       "[покупка, недвижимость]                       616\n",
       "[ремонт, жилье]                               604\n",
       "[покупка, жилой, недвижимость]                602\n",
       "[на, покупка, свой, автомобиль]               504\n",
       "[заниматься, высокий, образование]            496\n",
       "[сделка, с, подержанный, автомобиль]          481\n",
       "[свой, автомобиль]                            474\n",
       "[на, покупка, подержать, автомобиль]          471\n",
       "[на, покупка, автомобиль]                     470\n",
       "[приобретение, автомобиль]                    459\n",
       "[сделка, с, автомобиль]                       455\n",
       "[дополнительный, образование]                 455\n",
       "[высокий, образование]                        446\n",
       "[получение, дополнительный, образование]      445\n",
       "[образование]                                 442\n",
       "[получение, образование]                      440\n",
       "[профильный, образование]                     432\n",
       "[получение, высокий, образование]             425\n",
       "[заниматься, образование]                     408\n",
       "Name: purpose_lemm, dtype: int64"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "from pymystem3 import Mystem\n",
    "m = Mystem()\n",
    "all_lems = []\n",
    "#создаем леммы для колонки purpose\n",
    "def create_lemms(purpose):    \n",
    "    lemms = m.lemmatize(purpose)\n",
    "    lemms = list(filter(lambda x: (x != '\\n') & (x != ' '), lemms))\n",
    "    return lemms\n",
    "    \n",
    "df[\"purpose_lemm\"] = df[\"purpose\"].apply(create_lemms)\n",
    "df[\"purpose_lemm\"].value_counts()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вывод"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Для хранения лемматизированных значений выделена отдельная колонка purpose_lemm. Для каждого значения колонки purpose осуществим вызов метода create_lemms.\n",
    "\n",
    "Полученные леммы для удобства избавим от пробелов и символа новой строки, и выведем количество их значений. Объединим категории коммерческой недвижимости с общей категории жилья для удобства расчетов  \n",
    "Получим 4 основные категории, для которых люди берут кредиты: автомобиль, свадьба, недвижимость, образование."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Категоризация данных"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Необработанных лемм:\n",
      "0\n",
      "Количество значений в каждой из групп\n",
      "3    4838\n",
      "2    4838\n",
      "1    4838\n",
      "0    4837\n",
      "Name: income_type, dtype: int64\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "\n",
    "#отсечка на половине дохода  от среднего дохода\n",
    "income_mean = income_without_null[\"total_income\"].median()\n",
    "# отсечка на четверть от среднего дохода\n",
    "income_mean_quart = income_without_null[income_without_null[\"total_income\"] < income_mean][\"total_income\"].median()\n",
    "# отсечка на три четверти от среднего дохода\n",
    "income_mean_third_quart = income_without_null[income_without_null[\"total_income\"] > income_mean][\"total_income\"].median()\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "# создаем категории для колонки для колонки purpose_lemm\n",
    "# проверим наличие ключевого слова в каждом из набор лем. в случае если ключевого слова не обнаружено вернем -1\n",
    "def create_purposeType(purpose_lem):\n",
    "    if ('свадьба' in purpose_lem):\n",
    "        return 'свадьба'\n",
    "    elif (('недвижимость' in purpose_lem) | ('жилье' in purpose_lem)):\n",
    "        return 'недвижимость'\n",
    "    elif ('автомобиль' in purpose_lem):\n",
    "        return 'автомобиль'\n",
    "    elif ('образование' in purpose_lem):\n",
    "        return 'образование'\n",
    "    else:\n",
    "        return -1\n",
    "# создаем типы доходов для колонки total_income\n",
    "# выше мы получили среднее медианное значение от суммы доходов, а затем среднее медианное значение \n",
    "# для доходов выше и ниже от этого значения. Получим разделение доходов на 4 группы, в каждой из групп будет\n",
    "# находится одинаковое кол-во значений, но в каждой из групп будет свой уровень заработка.\n",
    "def create_incomeType(income):\n",
    "    if (income < income_mean_quart):\n",
    "        return 0\n",
    "    elif (income < income_mean):\n",
    "        return 1\n",
    "    elif (income < income_mean_third_quart):\n",
    "        return 2\n",
    "    else:\n",
    "        return 3\n",
    "    \n",
    "df[\"purpose_type\"] = df[\"purpose_lemm\"].apply(create_purposeType)\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "income_without_null[\"income_type\"] = income_without_null[\"total_income\"].apply(create_incomeType)\n",
    "\n",
    "# количество необработанных лемм\n",
    "print(\"Необработанных лемм:\")\n",
    "print(len(df[df[\"purpose_type\"] == -1]))\n",
    "print(\"Количество значений в каждой из групп\")\n",
    "print(income_without_null[\"income_type\"].value_counts())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вывод"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Категоризация цели\n",
    "Исследуя значения в колонке purpose можем выделить 4 основные цели на которые пользователи брали кредит: свадьба, недвижимость, образование, автомобиль. Из колонки purpose_lemm выделим новую колонку purpose_type, в которой будет хранится одна из основных целей. \n",
    "#### Категоризация доходов\n",
    "Для категоризации доходов разобьем их на 4 группы доходов, таким образом, что в каждой из групп будет одинаковое количество значений. Выделим колонку income_type хранящую тип уровная доходов. Получим распределение, с пиком во второй группе.  При категоризации доходов используем dataframe без строк с пропущенным значением.\n",
    "  \n",
    "Для колонок children и family_status дополнительную категоризацию можно не проводить, т.к. значение в этих колонках уже разбиты на несколько основных значений."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Шаг 3. Ответьте на вопросы"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- Есть ли зависимость между наличием детей и возвратом кредита в срок?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead tr th {\n",
       "        text-align: left;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead tr:last-of-type th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>count</th>\n",
       "      <th>mean</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>debt</th>\n",
       "      <th>debt</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>children</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>14107</td>\n",
       "      <td>0.075353</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>4809</td>\n",
       "      <td>0.092327</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>2052</td>\n",
       "      <td>0.094542</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>330</td>\n",
       "      <td>0.081818</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>41</td>\n",
       "      <td>0.097561</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "          count      mean\n",
       "           debt      debt\n",
       "children                 \n",
       "0         14107  0.075353\n",
       "1          4809  0.092327\n",
       "2          2052  0.094542\n",
       "3           330  0.081818\n",
       "4            41  0.097561\n",
       "5             9  0.000000"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# для расчетов доли выплаченных кредитов к доле невыплаченных идеально подходит функция mean, \n",
    "# т.к. строка с выплаченным кредитом имеет значение 1, а с невыплаченным 0, среднее арифметическое и будет \n",
    "# искомым отношением выплаченных к невыплаченным.\n",
    "# также выведем сумму агрегированных данных, чтобы оценить количество данных\n",
    "pd.pivot_table(df, index=['children'],  values = 'debt', aggfunc= [\"count\", \"mean\"])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вывод"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "По полученным данным можно смело судить, что наличие детей значительно влияет на риск наличия задолжностей по кредиту. При среднем 7.5 процентов проблемных кредитов при отсутствии детей риск повышается до 9.2 при наличии одного ребенка и 9.4 при 2. Данными по трем и более детей вероятно стоит пренебречь в связи с небольшой выборкой."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- Есть ли зависимость между семейным положением и возвратом кредита в срок?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead tr th {\n",
       "        text-align: left;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead tr:last-of-type th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>count</th>\n",
       "      <th>mean</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>debt</th>\n",
       "      <th>debt</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>family_status</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Не женат / не замужем</th>\n",
       "      <td>2796</td>\n",
       "      <td>0.097639</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>в разводе</th>\n",
       "      <td>1189</td>\n",
       "      <td>0.070648</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>вдовец / вдова</th>\n",
       "      <td>951</td>\n",
       "      <td>0.066246</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>гражданский брак</th>\n",
       "      <td>4146</td>\n",
       "      <td>0.092861</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>женат / замужем</th>\n",
       "      <td>12266</td>\n",
       "      <td>0.075575</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                       count      mean\n",
       "                        debt      debt\n",
       "family_status                         \n",
       "Не женат / не замужем   2796  0.097639\n",
       "в разводе               1189  0.070648\n",
       "вдовец / вдова           951  0.066246\n",
       "гражданский брак        4146  0.092861\n",
       "женат / замужем        12266  0.075575"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pd.pivot_table(df, index=['family_status'],  values = 'debt', aggfunc= [\"count\", \"mean\"])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вывод"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Согласно полученным данным у незамужних\\неженатых выше уровень проблем с своевременными платежами. Пользователи находящиеся или бывшие в браке в целом лучше справляются с платежами. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- Есть ли зависимость между уровнем дохода и возвратом кредита в срок?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead tr th {\n",
       "        text-align: left;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead tr:last-of-type th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>count</th>\n",
       "      <th>mean</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>debt</th>\n",
       "      <th>debt</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>income_type</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>4837</td>\n",
       "      <td>0.079181</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>4838</td>\n",
       "      <td>0.087019</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>4838</td>\n",
       "      <td>0.088053</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>4838</td>\n",
       "      <td>0.070484</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "            count      mean\n",
       "             debt      debt\n",
       "income_type                \n",
       "0            4837  0.079181\n",
       "1            4838  0.087019\n",
       "2            4838  0.088053\n",
       "3            4838  0.070484"
      ]
     },
     "execution_count": 14,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pd.pivot_table(income_without_null, index=['income_type'],  values = 'debt', aggfunc= [\"count\", \"mean\"])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вывод"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Как показывают данные люди с средним доходом (100.000 - 200.000) чаще оказываются в ситуации просроченного платежа. Возможно это связано с тем, что люди с доходами ниже среднего привыкли следить за личными финансами и обращаться за помощью к кредитам аккуратней."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- Как разные цели кредита влияют на его возврат в срок?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead tr th {\n",
       "        text-align: left;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead tr:last-of-type th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>count</th>\n",
       "      <th>mean</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>debt</th>\n",
       "      <th>debt</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>purpose_type</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>автомобиль</th>\n",
       "      <td>4281</td>\n",
       "      <td>0.093436</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>недвижимость</th>\n",
       "      <td>10754</td>\n",
       "      <td>0.072531</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>образование</th>\n",
       "      <td>3989</td>\n",
       "      <td>0.092504</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>свадьба</th>\n",
       "      <td>2324</td>\n",
       "      <td>0.078744</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "              count      mean\n",
       "               debt      debt\n",
       "purpose_type                 \n",
       "автомобиль     4281  0.093436\n",
       "недвижимость  10754  0.072531\n",
       "образование    3989  0.092504\n",
       "свадьба        2324  0.078744"
      ]
     },
     "execution_count": 16,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pd.pivot_table(df, index=['purpose_type'],  values = 'debt', aggfunc= [\"count\", \"mean\"])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вывод"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Наиболее безопасным с точки зрения просроченных платежей является кредит на недвижимость. Кредиты на недвижимость обычно достаточно большие и берутся на десятки лет, люди относятся к ним осмотрительней. К тому же с собственностью с меньшей вероятностью произойдет какая либо неприятность (в отличии от автомобиля который могут например угнать) \n",
    "Кредиты на свадьбу оказался на уровне средней задолжности.\n",
    "Кредиты же на автомобиль и на образования оказались наиболее рискованными"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Шаг 4. Общий вывод"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "На основе проведенного исследования можно сделать следующие выводы:  \n",
    "1) Наличие даже одного ребенка повышает шанс на задержку в выплатах кредита  \n",
    "2) Наиболее ответственные кредиторы это состоящие или бывшие в браке  \n",
    "3) Люди с средними доходами чаще остальных групп населения задерживают платежи  \n",
    "4) Самые безопасные кредиты - кредиты на недвижимость, а небезопасные на образование и автомобиль.  "
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.7"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}