Development/Python(798)
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확률질량 함수(Probability mass function)
확률질량 함수(Probability mass function)이산확률변수가 가질 수 있는 모든 특성값(x)에 대한 확률을 나타내는 함수입니다.
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rvs()
rvs() · {scipy.stats} 서브패키지 함수 · 랜덤 표본 생성 (random variable sampling) · 표본값을 무작위로 생성합니다. · 무작위로 표본을 만들때 사용합니다. 인자 설명 size 표본 생성시 생성될 표본의 크기 random_state 표본 생성시 사용되는 시드(seed)값
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수치 연산자 중복
수치 연산자 중복 연산자 중복을 위해 미리 정의된 메서드입니다. 메소드 연산자 __neg__ (self) - __pos__ (self) + __abs__ (self) abs() __invert__ (self) ~ 비트 반전 수치 형 변환 메소드
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pivot()
pivot() · 피봇 테이블을 만들어 줍니다. · 지정된 두 열을 각각 행 인덱스와 열 인덱스로 바꾼 후 행 인덱스의 라벨 값이 첫번째 키의 값과 같고 열 인덱스의 라벨 값이 두번째 키의 값과 같은 데이터를 찾아서 해당 칸에 넣습니다. · 만약 주어진 데이터가 존재하지 않으면 해당 칸에 NaN 값으로 표시됩니다. · 행 인덱스와 열 인덱스는 하나의 데이터를 찾는 키(key)의 역할을 합니다. 즉, 이 값으로 데이터가 유일하게(unique) 결정되어야 합니다. 만약 행 인덱스와 열 인덱스 조건을 만족하는 데이터가 2개 이상인 경우에는 에러가 발생합니다. parameter description index 행 인덱스로 사용할 열 이름 columns 열 인덱스로 사용할 열 이름 values 데이터로 사용할 열..
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read_html()
read_html() 웹 페이지에서 테이블 형태의 데이터를 추출하는 함수입니다 import pandas as pd df = pd.read_html()
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ffill(), bfill()
ffill() · forward filling 방식 · 앞에서 나온 데이터를 뒤에서 그대로 쓰는 방식으로 샘플링을 수행합니다. bfill() · backward filling 방식 · 뒤에서 나올 데이터를 앞에서 미리 쓰는 방식으로 샘플링을 수행합니다