A B C d E F G H I K L M N O P Q R S T U V W Z A statsmodels.ap.stats.anova_lm(x) statsmodels.formula.api.ols 에 의해 생성되는 모형 즉, 클래스 인스턴스(x)를 인수로 받아 anova를 실행합니다. np.argsort(x, axis=-1, kind=None) 객체 x를 정렬할 경우 각 값에 대응하는 인덱스를 반환합니다. Axis는 기준 축을 지정하기 위한 매개변수로서 정렬의 방향을 조정할 수 있음(-1은 기본값으로 마지막 축) pandas.Series.autocorr(lag=1) lag에 전달한 지연수에 따른 값들 사이의 자기상관을 계산 B scipy.stats.bernoulli(x, p) 베르누이분포에 관련된 통계량을 계산하기 위한 클래스를 생성합니다. x: 랜덤변수 p: 단일 시행에서의 확률 scipy.stats.binom(x, n, p) 이항분포에 관련된 통계량을 계산하기 위한 클래스를 생성합니다. x: 랜덤변수 n: 총 시행횟수 p: 단일 시행에서의 확률 C scipy.stats.chi2.pdf(x, df, loc=0, scale=1) 카이제곱분포의 확률밀도함수를 계산 $$f(x, k) =\frac{1}{2^{\frac{k}{2}−1}Γ(\frac{k}{2})}x^{k−1}\exp\left(−\frac{x^2}{2}\right)$$ x: 확률변수 df: 자유도 pd.concat(objs, axis=0, join=’outer’, …) 두 개이상의 객체를 결합한 새로운 객체를 반환. objs: Series, DataFrame 객체. Axis=0은 행단위 즉, 열 방향으로 결합, Axis=1은 열단위 즉, 행 방향으
내용 Vectorize OneHot encoding ColumnTransfer make_column_selector make_column_transformer 목록변수를 순서형변수로 전환 Vectorize 목록변수에 포함된 모든 text를 단어 수준에서 분리합니다. 즉, token화하여 벡터로 변환합니다. 예를 들어 자료의 한 열이 다음과 같이 텍스트로 구성된 경우 벡터화는 다음과 같이 이루어집니다. His Last Bow How Watson Learned the Trick A Moveable Feast The Grapes of Wrath 이 데이터의 포함된 모든 텍스트의 token 각각에 1을 할당하여 다음과 벡터화 할 수 있습니다. text 'bow' 'feast' 'grapes' 'his' 'how' 'last' 'learned', 'moveable' 'of' 'the' 'trick' 'watson' 'wrath' Vector 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 위 표를 기준으로 1행의 "His Last Bow"는 다음과 같이 벡터화할 수 있습니다. text 'bow' 'feast' 'grapes' 'his' 'how' 'last' 'learned', 'moveable' 'of' 'the' 'trick' 'watson' 'wrath' Vector 1 0 0 1