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 python 주요 메소드와 주요 함수 정규식의 기호 정규식(Regular Expression, RE) python 주요 메소드와 주요 함수 정규식은 특정한 패턴 을 가진 문자열을 표현하기 위한 표현식(expression)으로 특정 규칙의 텍스트를 검색하거나 치환하기 위해 사용합니다. 즉, 여러개의 문자를 표현하거나 패턴을 찾기 위한 특수한 심벌들과 문자들을 이용하는 문자열입니다. 정규표현식은 간단히 정규식 또는 regex 로 나타냅니다. python 라이브러리 re 모듈을 사용합니다. 패턴과 검색할 문자열은 유니코드 문자열과 8 bit 문자열이 될 수 있습니다. 그러나 상호간의 검색과 패턴을 검사할 수 없습니다. 즉, 치환 또는 검색문자(열)와 대상 문자열은 동일한 형이어야 합니다. 모듈 re에서 일치하는 문자열을 찾기 위한 기본적인 메소드들은 다음과 같습니다. 메소드 내용 obj=re.compile(x) 검색할 대상인 x를 정규식 객체로 변환합니다. 즉, 파이썬 인식할 수 있는 개체로 인코딩합니다. obj.search(y) 검색할 대상인 x를 y에서 검색합니다. 최초로 매칭된 결과만을 객체의 인덱스 구간과 문자를 반환 obj.findall(y) 검색할 대상인 x를 y에서 검색합니다. 매칭된 모든 결과를 리스트 형식으로 반환 결과.group() search()등의 메서드를 적용한 결과 중 매칭된 문자만을 반환하기 위해 사용 import re txt="""행복을 추구하는 우리 삶의 많은 부분은 경제적 의사결정과 밀접하게 관련되어 있습니다. 우리는 일상생활에서 의사결정을 계속하지 않을 수 없 습니다. """ trg=re.compile("결정") result=trg.search(txt) result <re.Match object; span=(28, 30), match='결정&#