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
gdrive, gsheet, colab 연동 colab에서 gdrive의 폴더, 파일을 사용하기 위해 드라이브를 mount 해야 합니다. colab 앱 설치 구글 드라이브 이동 -마우스 오른쪽 클릭으로 colab연결 (최초 한번으로 동일 유형의 파일은 자동으로 연결됩니다.) 마운트 드라이브 마운트를 위한 코드 실행을 위해서는 코드 자체를 직접입력하고 실행하는 방법과 colab에서 실행하는 방법이 있습니다. 직접실행 from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') Mounted at /content/gdrive 연결할 디렉토리로 이동 %cd /content/gdrive/MyDrive/연결할 디렉토리이름/ colab에서 실행 다음 그림과 같이 colab에서 디렉토리를 마운트 할 수 있습니다. 위 그림의 gdrive 표시가 된 부분이 마운트를 위한 것으로 클릭으로 위의 코드가 자동으로 반환되며 이후 실행은 같습니다. 연결된 디렉토리의 파일 사용 사용자 정의 디렉토리나 파일을 연결할 수 있습니다. 만약 연결된 디렉토리에 파이썬의 사용자 정의 모듈을 사용하기 위해 다음 코드를 실행합니다. import 사용자정의모듈이름 google sheet 연결 google sheet를 사용하기위해서는 다음의 권한 인증이 필요합니다. from google.colab import auth auth.authenticate_user() import gspread from google.auth import default creds, _ = default() gc=gspread.authorize(creds) 다음은 google finance로부터의 kospi 주가 자료입니다. 다음 코드의 시트이름은 google sheet에서 주어진 이름을 사용합니다. 객체이름=gc.open('파일명').시트이름 wsh1=gc.ope