[빅데이터분석기사 실기][작업형3] 비모수 검정 wilcoxon 부호순위 테스트 (단일표본, 대응표본)
단일표본 t-검정이나, 대응표본 t-검정은 데이터의 정규성을 가정하고 있습니다. 따라서 데이터의 정규성이 확보되지 않은 경우에는 비모수 검정 방법으로 Wilcoxon 부호 순위 테스트를 이용합니다. 1. 단일 표본 아래에서 참가자 그룹의 반응 시간이 200ms로 설정한 중위값과 다른지 확인하려고 한다고 가정합니다. 우선 Shapiro-Wilk 테스트로 정규성 검정을 합니다. from scipy.stats import shapiro, wilcoxon # Data for the single sample reaction_times = pd.Series([180, 210, 190, 220, 210, 211,195, 120, 130]) hypothesized_median = 200 statistic, p_valu..
2023. 6. 24.
[빅데이터분석기사 실기][작업형1] 모듈, 함수 이름과 사용법이 생각나지 않을 때, dir, help, __all__
빅데이터분석기사 등 실기 시험을 볼 때, 모듈이나, 메서드, 속성 등이 생각나지 않을 때가 있습니다. 자주 사용하지만, 복사 & 붙여 넣기 해서 사용했던 코드들은 이런 경우가 많지요. 평상시에는 구글링을 하면 되는데, 시험 보러 가서는 구글링이 안되니, 확인할 방법이 필요합니다. 그럴 때 유용하게 사용할 수 있는 함수가 dir, help입니다. 그리고 __all__ 속성에 대해서도 확인해 보겠습니다. 1. dir dir 함수는 모듈 또는 객체 내에서 사용할 수 있는 속성, 메서드 및 하위 모듈의 이름을 나타내는 문자열 목록을 반환합니다. 모듈이나 객체의 내용을 탐색하는 데 유용하게 사용할 수 있습니다. dir을 사용하기 위해서는 (1) 확인하고자 하는 모듈을 import 하고 (2) dir()에 담아서 ..
2023. 6. 18.
[빅데이터분석기사 실기][작업형1] 슬라이싱
슬라이싱은 목록, 문자열 또는 pandas DataFrame과 같은 시퀀스에서 데이터의 특정 부분 또는 하위 집합을 추출하는 방법입니다. 이를 통해 시퀀스 내의 위치에 따라 다양한 요소에 액세스 할 수 있습니다. 다음은 다양한 슬라이싱의 예입니다. 리스트를 사용했지만, ndarray도 동일하게 슬라이싱이 가능합니다. 1. 기본 슬라이싱슬라이싱은 '[start:end]' 표기법을 사용하여 수행됩니다. 여기서 'start'는 포함할 첫 번째 요소의 인덱스이고 'end'는 제외할 첫 번째 요소의 인덱스입니다. 그 결과 start는 포함되지만, end는 포함되지 않습니다. 예시를 보겠습니다.my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] sliced_list = my_list[2:6]..
2023. 6. 17.
Inplace=True 옵션을 썼는데, 데이터 변경이 안되는 경우
drop, fillna, replace 등 python pandas 함수를 쓰면서 Inplace=True 옵션을 자주 사용하였는데, 이 옵션이 동작하지 않는 경우가 있어서 공유합니다. 우선 아래 예제를 보겠습니다. 1. Inplace=True 옵션이 동작하지 않는 경우 이 예제는 Age와 Income 열의 값이 0인 경우 각 컬럼의 평균값으로 대체하는 예제입니다. import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Emily'], 'Age': [25, 30, 35, 0], 'Income':[100,200,300,0], 'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Sydney'], 'Gende..
2023. 6. 11.
