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
예외처리(Exception Control) raise() 예외무시 assert 문 클래스를 이용하여 예외 종류 재정의 예외처리(try문)과 assert문 예외처리(Exception Control) 파이썬 구문에 위배되는 코드의 실행은 에러가 발생합니다(syntax error). 다음의 코드에서 print() 함수는 if 문 의 블럭내에 존재해야 하는 함수이므로 개행 후 4칸 들여쓰기를 해야 합니다. 그러나 아래 코드는 이 규칙을 위반한 것으로 구문에러의 한 종류인 IndentationError 가 발생합니다. x=5 if x %2 ==0: print(f'x는 짝수입니다.') … IndentationError: expected an indented block 다음은 0에 의한 나눗셈을 실행할 경우 발생하는 에러(runtime error)로서 ZeroDivisionError 라고 합니다. x=5 x/0 --------------------------------------------------------------------------- ZeroDivisionError: division by zero 파이썬에서 발생하는 에러는 예외(exception) 라하며 위의 두 예와 같이 구문에러 (snytax error)와 런타임에러 (runtime error)외에 다양한 에러 들이 발생합니다. 사실 프로그램을 작성 중에 이러한 예외를 수정하는 과정이 필수적으로 존재합니다. 이 과정에서 위와 같이 그 예외의 종류를 알 수 있다면 수정작업이 보다 쉬어질 수 있습니다. 파이썬은 빈번히 발생하는 예외들에 대해 AssertionError, ImportError, IndexError, KeyError 등과 같이 에러의 종류를 미리 지정하고 있습니다. 이러한 예외들이 발생할 경우 작동 중인 프로세스는 중지되고 에러 메지시를 반환합니다. 그러므로 프로그램을 개발할 때 그것을 작동시키기 전에 예외를 발견하