Python 是一種強大的編程語言，能夠用于處理大規模數據集和復雜的算法，因此在貸款行業中也得到廣泛應用。今天，我們將探討如何使用 Python 來評估貸款的風險。

貸款的風險評估是銀行和其他金融機構必須面對的其中一個挑戰。Python 提供了一些工具和技術來協助我們做出準確的風險評估。下面是一個示例代碼，演示如何使用 Python 來分析貸款數據。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 載入數據集
data = pd.read_csv('loan_data.csv')
# 探索數據集
print(data.head())
# 檢查空缺值
print(data.isnull().sum())
# 統計分類變量的數量
print(data['loan_status'].value_counts())
# 數據可視化
data['loan_status'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.title('Loan Status')
plt.show()

首先，我們導入了 pandas 和 numpy 庫，這是 Python 數據分析中常用的兩個庫。然后，我們從 CSV 文件中載入數據集，并使用 head() 函數查看前幾行數據。

接下來，我們檢查空缺值。每個變量都應該存在一定數量的值，如果某個變量的值缺失，將會影響到分析結果。

然后我們用 value_counts() 函數統計分類變量的數量，并用 plot() 函數將結果可視化出來。這樣我們就能更好地了解貸款數據集的整體情況。

在貸款風險評估方面，Python 可以為我們提供很多工具。上面的代碼只是其中一部分，如果您想更全面地了解 Python 在貸款方面的應用，請參考更多的教程和例子。