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 기본 행에 영향을 주는 함수 열에 영향을 주는 함수 그룹화 함수 피봇팅(Pivotting) pivot_longer() pivot_wider() 데이터 변환 기본 library(nycflights13) library(tidyverse) ## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.2 ── ## ✔ ggplot2 3.4.0 ✔ purrr 0.3.5 ## ✔ tibble 3.1.8 ✔ dplyr 1.0.10 ## ✔ tidyr 1.2.1 ✔ stringr 1.4.1 ## ✔ readr 2.1.3 ✔ forcats 0.5.2 ## Warning: 패키지 'ggplot2'는 R 버전 4.2.2에서 작성되었습니다 ## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ── ## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter() ## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag() library(rstatix) ## Warning: 패키지 'rstatix'는 R 버전 4.2.2에서 작성되었습니다 ## ## 다음의 패키지를 부착합니다: 'rstatix' ## ## The following object is masked from 'package:stats': ## ## filter flights 데이터 : tibble 구조로 처음 몇 행만을 출력합니다. 전체를 보기 위해서는 View(flignts) 를 실행 dplyr을 사용한 데이터 변환 기본 코드 형태는 다음과 같이 파이프라인을 사용하여 데이터를 함수에 전달하는 것입니다. 적용할 데