전체 글 (66) 썸네일형 리스트형 df.transpose() : 행 / 열 전환 from statsmodels.formula.api import ols : OLS Regression (사용예시) from statsmodels.formula.api import ols model = ols("Result ~ " + "+".join(df.columns[5:]), data = df) result = model.fit() result.summary() df.drop(['a','b'], axis = 1) : df의 a,b 열 제거 pd.get_dummies(df, drop_first=True) : df 더미데이터 생성 (사용예시) pd.get_dummies(df, drop_first=True) #df 더미데이터 생성하며 drop_first 옵션 사용하여 성능 향상 df.corr(method='pearson') : Pearson 상관계수 구하기 df.apply(lambda x: sum(x=="")) : 빈칸 존재하는지 확인 df.apply(lambda x: sum(x.isna())) : na 값 존재하는지 확인 from sklearn.linear_model import LogisticRegression : Logistic 리그레션 (사용예시) from sklearn.linear_model import LogisticRegression lr = LogisticRegression() lr_pre = lr.fit(df_x, df_y) lr_result = lr_pre.predict(df_test_x) 이전 1 2 3 4 ··· 9 다음