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366 바이트 추가됨 ,  2022년 11월 1일 (화) 14:54
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이외 다양한 함수를 제공하는데, 공식문서를 참고하자.
 
이외 다양한 함수를 제공하는데, 공식문서를 참고하자.
   −
=== 분산 구하기 ===
+
왜도 구하기. df.skew()
 +
 
 +
첨도 구하기. df.kurtosis()
 +
 
 +
== 행별 연산 ==
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
!의도
 
!의도
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!방법
 
!방법
 
|-
 
|-
|
+
|순위 구하기
|
+
|ascending은 점수가 낮을 때 상위.
|
+
{| class="wikitable"
 +
|+method 옵션
 +
!옵션
 +
!설명
 +
|-
 +
|average
 +
|동점자들의 그룹 내 평균
 +
|-
 +
|min
 +
|그룹 내 최소순위
 +
|-
 +
|max
 +
|그룹 내 최대순위
 +
|-
 +
|first
 +
|동점자 없이, 관측되는 순서에 따라 순위 부여
 
|-
 
|-
|
+
|dense
|
+
|min에 1을 더한 값.
|
+
|}
 +
|df.rank(''method='옵션''', ascending=False)
 
|}
 
|}
왜도 구하기. df.skew()
  −
  −
첨도 구하기. df.kurtosis()
      
= Dataframe 행간 연산 =
 
= Dataframe 행간 연산 =

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