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 튜플(Tuple) 대표적인 메소드, 함수 튜플(Tuple) 튜플(Tuple) 컬렉션(복합자료형)인 튜플은 다음의 특성을 제외하고 리스트(list)와 유사합니다. 튜플은 원칙적으로 소괄호('()')를 사용합니다. 소괄호는 생략가능합니다. 예) (2,3), (2, 't', '튜플', [4, 1, 3]) 튜플은 값을 수정할 수 없습니다. 요소들은 모든 기본자료형(숫자형, 문자형), 리스트 등의 컬렉션 등이 가능합니다. tup1=(1,2,3);tup1 (1, 2, 3) tup1[2]=23 ~~TypeError: 'tuple' object does not support item assignment tup1=("a", 2.3, 1, 0.96, "모든 자료형이 가능");tup1 ('a', 2.3, 1, 0.96, '모든 자료형이 가능') tup2=2, 1, 9, "apple", "dog"; tup2 (2, 1, 9, 'apple', 'dog') type(tup2) tuple tuple의 원소가 하나일 경우 원소의 마지막 부분에 쉼표(,)가 필요합니다. 이것을 첨가하지 않을 경우는 정수, 실수, 문자형과 같은 기본 자료형으로 인식합니다. t1=(3); t1 3 t2=(3,); t2 (3,) type(t1), type(t2) (int, tuple) t1="apple" t2="apple", type(t1), type(t2) (str, tuple) tuple 자료형에서 각 원소의 접근과 슬라이싱 역시 인덱스 를 사용합니다. s="program" s[2] 'o' t=(1,2,3, s); t (1, 2, 3,