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 리스트(List) 인덱스(index) 리스트 슬라이싱과 요소의 수정 역순으로 재배치 리스트 객체의 복사 대표적인 메소드 list comprehension, map(), find() 리스트(List) 리스트(List) 1개 이상의 자료들의 모둠을 컬렉션 (collection)이라 합니다. 컬렉션에 포함된 각 자료를 요소 (element)라고 하며 각 요소의 자료형이 다른 것일 수도 있고 같은 형태로만 구성될 수도 있습니다. 또는 성분을 수정할 수 있는 mutable 타입과 수정할 수 없는 immutable 타입으로 존재합니다. 파이썬은 컬렉션으로 리스트(list), 튜플(tuple), 사전(dictionary), 집합(set) 등의 자료형(구조)을 가집니다. 이 자료형 중에 가장 일반적이고 파이썬 여러 패키지에서 사용하고 있는 자료형의 기반이 되는 형태가 리스트(list)입니다. 다음의 특징을 가집니다. 리스트의 특징 대괄호([ ]) 내에 요소가 되는 자료들을 입력 숫자와 문자형을 복합적으로 가질 수 있음 요소로 다른 리스트를 가질수 있음 요소의 수정이 가능 즉, mutable 객체 lst1=[2, 1, 5];lst1 [2, 1, 5] lst2=['a', 'python', 'kotlin'];lst2 ['a', 'python', 'kotlin'] lst3=[23, "computer", 98, "apple"];lst3 [23, 'computer', 98, 'apple'] # 리스트내에 다른 리스트를 요소로 포함할 수 있습니다. lst4=[1, ["car", "computer"], 2,["apple,