Przewodniki po pythonie

Na tej stronie znajdują się wszystkie tutoriale Pythona dostępne w Statorials.

Rozkłady prawdopodobieństwa
Jak korzystać z rozkładu dwumianowego w Pythonie
Jak korzystać z rozkładu Poissona w Pythonie
Jak korzystać z jednolitej dystrybucji w Pythonie
Jak korzystać z dystrybucji lognormalnej w Pythonie
Jak korzystać z rozkładu wielomianowego w Pythonie
Jak korzystać z rozkładu wykładniczego w Pythonie
Jak korzystać z dystrybucji t w Pythonie
Jak wygenerować rozkład normalny w Pythonie
Jak znaleźć wartość krytyczną F w Pythonie
Jak znaleźć wartość krytyczną T w Pythonie
Jak znaleźć krytyczną wartość Z w Pythonie
Jak znaleźć krytyczną wartość Chi Square w Pythonie
Jak znaleźć wartość P z wyniku w Pythonie
Jak znaleźć wartość P na podstawie wyniku Z w Pythonie
Jak wykreślić rozkład normalny w Pythonie
Jak używać odpowiednika rnorm() w Pythonie
Jak używać odpowiednika runif() w Pythonie
Jak obliczyć i wykreślić normalny CDF w Pythonie
Jak wykreślić rozkład chi-kwadrat w Pythonie
Jak wykreślić rozkład gamma w Pythonie

Metody pobierania próbek
Próbkowanie warstwowe u pand
Próbkowanie klastrów u pand
Systematyczne pobieranie próbek wśród pand
Pobieranie próbek z wymianą u pand

Przedziały ufności
Jak obliczyć przedziały ufności w Pythonie
Jak wykreślić przedział ufności w Pythonie
Jak obliczyć dwumianowy przedział ufności w Pythonie
Jak uruchomić bootstrap w Pythonie

ANOVA
Jak wykonać jednokierunkową ANOVA w Pythonie
Jak wykonać dwukierunkową ANOVA w Pythonie
Jak wykonać trójczynnikową ANOVA w Pythonie
Jak wykonać powtarzalne pomiary ANOVA w Pythonie
Jak wykonać test Kruskala-Wallisa w Pythonie
Jak wykonać test Friedmana w Pythonie
Jak wykonać ANCOVA w Pythonie
Jak wykonać ANOVA Welcha w Pythonie
Jak wykonać test Dunna w Pythonie
Jak wykonać test Nemenyi w Pythonie
Jak wykonać test Bartletta w Pythonie
Jak wykonać test Tukeya w Pythonie

Testy chi-kwadrat
Jak wykonać test McNemara w Pythonie
Jak wykonać dokładny test Fishera w Pythonie
Jak wykonać test dobroci dopasowania chi-kwadrat w Pythonie
Jak wykonać test niezależności chi-kwadrat w Pythonie

Operacje w Pythonie
Jak korzystać z NumPy: importuj numpy jako np
Jak używać NumPy Mean() w porównaniu do Average()
Jak używać NumPy arange() i dołączać punkt końcowy
Różnica między np.linspace i np.arange
Jak utworzyć ramkę danych Pandy z ciągu znaków
Jak używać odpowiednika np.where() w Pandach
Jak używać funkcji mutate() odpowiadającej R w Pandach
Jak wykonać regulację metodą najmniejszych kwadratów w NumPy
Jak zamówić elementy w tablicy NumPy
Jak pokroić tablicę 2D NumPy
Jak dodać wiersze i kolumny tablicy NumPy
Jak znaleźć najczęstszą wartość w tablicy NumPy
Jak znormalizować wartości w tablicy NumPy od 0 do 1
Jak zamienić wartości na liście w Pythonie
Jak obliczyć średnią geometryczną w Pythonie
Jak obliczyć ważone odchylenie standardowe w Pythonie
Jak skompresować dwie listy w Pythonie
Jak wykonać interpolację liniową w Pythonie
Jak znaleźć indeks maksymalnej wartości na liście w Pythonie
Jak łączyć tablice w Pythonie
Jak obliczyć funkcję sigmoidalną w Pythonie
Jak utworzyć tablicę tablic w Pythonie
Jak uruchomić funkcję COUNTIF w Pythonie

Jak naprawić typowe błędy
Jak naprawić: błąd nazwy „np” nie jest zdefiniowany
Jak naprawić: błąd NameError „pd” nie jest zdefiniowany
Jak naprawić: KeyError w Pandach
Jak naprawić: ValueError: dane końcowe
Jak naprawić: brak modułu o nazwie numpy
Jak naprawić: Brak modułu o nazwie pandas
Jak naprawić: Brak modułu o nazwie plotly
Jak naprawić: Brak modułu o nazwie matplotlib
Jak naprawić: Brak modułu o nazwie seaborn
Jak naprawić: SettingWithCopyWarning
Jak naprawić: Nie można przekonwertować ciągu na float
Jak naprawić: TypeError: Brak danych liczbowych do wykreślenia
Jak naprawić: Obiekt „numpy.float64” nie jest iterowalny
Jak naprawić: Nie można wywołać obiektu „numpy.ndarray”.
Jak naprawić: KeyError: „[’Label’] nie znaleziono w osi”
Jak naprawić: Nanosekundowy znacznik czasu poza zakresem
Jak naprawić: Kolumny nakładają się, ale nie określono żadnego sufiksu
Rozwiązanie: Wartość logiczna serii jest niejednoznaczna
Jak naprawić: napotkano nieprawidłową wartość w true_divide
Jak naprawić: numpy.linalg.LinAlgError: macierz pojedyncza
Jak naprawić: moduł „matplotlib” nie ma atrybutu „plot”.
Jak naprawić: Można używać akcesora .str tylko z wartościami łańcuchowymi
Jak naprawić: brak modułu o nazwie „sklearn.cross_validation”
Rozwiązanie: Nie znaleziono uchwytów z etykietami do umieszczenia w legendzie
Jak naprawić: moduł „pandy” nie ma atrybutu „dataframe”.
Jak naprawić: Błąd wartości: nieznany typ etykiety: „ciągły”
Jak naprawić: TypeError: Obiekt „DataFrame” nie jest wywoływalny
Jak naprawić: TypeError: Obiekt „numpy.float” nie jest wywoływalny
Jak naprawić: Błąd typu: Oczekiwany obiekt typu String lub Bytes
Jak naprawić: Obiekt „numpy.ndarray” nie ma atrybutu „indeks”.
Jak naprawić: RuntimeWarning: Napotkano przepełnienie w exp
Jak naprawić: jeśli używasz wszystkich wartości skalarnych, musisz przekazać indeks
Jak naprawić: Długość wartości nie odpowiada długości indeksu
Jak naprawić: Obiekt „numpy.ndarray” nie ma atrybutu „dołącz”.
Jak naprawić: ValueError: Nie można przekonwertować float NaN na int
Jak naprawić: Błąd wartości: wszystkie tablice muszą mieć tę samą długość
Jak naprawić: Można porównywać tylko obiekty szeregowe o identycznych etykietach
Jak naprawić: pierwszy argument musi być iteracją obiektów pand
Jak naprawić: Próbujesz scalić kolumny object i int64
Jak naprawić: TypeError: Nie można zmniejszyć za pomocą elastycznego typu
Jak naprawić: ValueError: ustawienie elementu tablicy z sekwencją
Jak naprawić: tylko tablice o rozmiarze 1 można konwertować na skalary Pythona
Jak naprawić: wszystkie tablice wejściowe muszą mieć tę samą liczbę wymiarów
Jak naprawić: ValueError: Nie można zdefiniować wiersza z niedopasowanymi kolumnami
Jak naprawić: Obiekt „numpy.float64” nie obsługuje przypisywania elementów
Jak naprawić: Obiektu „numpy.float64” nie można interpretować jako liczby całkowitej
Jak naprawić: TypeError: nieobsługiwane typy operandów dla –: „str” i „int”
Jak naprawić: na indeks skalarny można konwertować tylko tablice skalarne w postaci liczb całkowitych
Jak naprawić: Błąd wartości: Indeks zawiera zduplikowane wpisy, nie można go zmienić
Jak naprawić: SyntaxError: Argument pozycyjny następuje po argumencie słowa kluczowego
Jak naprawić: runtimewarning: napotkano nieprawidłową wartość w double_scalars
Jak naprawić: Dane wejściowe zawierają NaN, nieskończoność lub zbyt dużą wartość dla dtype(’float64′)
Jak naprawić: Błąd wartości: Nie można rozgłaszać argumentów z kształtami
Jak naprawić: nie można porównać tablicy wpisanej [float64] z typem skalarnym [bool]
Jak naprawić: nie można wykonać „rand_” z tablicą typu [int64] i skalarem typu [bool]
Jak naprawić: Błąd wartości: Nie można zamaskować tablicą inną niż logiczna zawierającą wartości NA/NaN
Jak naprawić: dane pand są konwertowane na typ obiektu numpy. Sprawdź dane wejściowe za pomocą np.asarray(data).

pandy

pandas to biblioteka do analizy danych zbudowana w języku programowania Python. Poniższe samouczki wyjaśniają, jak korzystać z różnych funkcji tej biblioteki.

Wejdź do wyjścia
Jak czytać pliki CSV za pomocą Pand
Jak czytać pliki JSON za pomocą Pand
Jak czytać pliki Excel za pomocą Pand
Jak czytać pliki tekstowe za pomocą Pand
Jak czytać pliki TSV za pomocą Pand
Jak czytać tabele HTML za pomocą Pand
Jak odczytać plik tekstowy na listę w Pythonie
Jak pominąć linie podczas czytania plików w Pandach
Jak połączyć wiele plików CSV w Pandach
Jak używać read_csv z argumentem usecols w Pandach
Jak usunąć określoną kolumnę podczas importowania pliku CSV w Pandach
Jak zignorować pierwszą kolumnę podczas importowania pliku CSV do Pand
Jak określić typy podczas importowania pliku CSV do Pand
Jak czytać tylko określone linie z pliku CSV w Pandach
Jak czytać CSV bez nagłówków w Pandach

Jak odczytać plik CSV z ciągu znaków do Pand
Jak czytać CSV z różną liczbą kolumn w wierszu w Pandach
Jak ustawić nazwy kolumn podczas importowania pliku CSV do Pand
Jak czytać pliki CSV za pomocą NumPy
Jak używać „with” w Pythonie do otwierania plików
Jak zapisać ramkę danych Pandas jako plik Pickle
Jak wyeksportować ramkę danych Pandas do pliku tekstowego
Jak wyeksportować tablicę NumPy do pliku CSV
Jak wyeksportować ramkę danych Pandas do pliku CSV
Jak wyeksportować ramkę danych Pandas do JSON
Jak wyeksportować ramkę danych Pandas do programu Excel
Jak wyeksportować Pandas DataFrame do Excela bez indeksów
Jak wyeksportować określone kolumny w Pandas DataFrame do pliku CSV
Jak wyeksportować Pandas DataFrame do pliku CSV bez nagłówka
Jak dodać Pandas DataFrame do istniejącego pliku CSV
Jak określić typy podczas importowania pliku Excel do Pand
Jak czytać określone kolumny z pliku Excel w Pandach
Jak odczytać plik Excel ze scalonymi komórkami w Pandach
Jak ustawić nazwy kolumn podczas importowania pliku Excel do Pand
Jak zignorować określone kolumny podczas importowania pliku Excel do Pand
Jak pominąć linie podczas czytania pliku Excel w Pandach
Jak połączyć wiele arkuszy Excela w Pandach
Jak pisać ramki danych Pandas w wielu arkuszach Excela

Matplotlib

Matplotlib to biblioteka do wizualizacji danych zbudowana w oparciu o język programowania Python. Poniższe samouczki wyjaśniają, jak korzystać z różnych funkcji tej biblioteki.

Urodzony z morza

Seaborn to biblioteka do wizualizacji danych zbudowana na bazie matplotlib. Poniższe samouczki wyjaśniają, jak korzystać z różnych funkcji tej biblioteki.

Jak korzystać z Seaborn: Importuj Seaborn jako SNS
Jak utworzyć wiele wykresów Seaborn na jednej figurze
Jak utworzyć wielokolumnowy wykres pudełkowy w Seaborn
Jak usunąć wartości odstające z wykresu pudełkowego Seaborna
Jak zamówić wykresy pudełkowe na osi X w Seaborn
Jak kontrolować kolory w Seaborn Boxplot
Jak pokazać średnią wartość na Seaborn Boxplot
Jak wyświetlić równanie regresji w Seaborn Regplot
Jak tworzyć mapy cieplne w Seaborn
Jak dostosować rozmiar map cieplnych w Seaborn
Jak dodać tytuł do mapy cieplnej Seaborn
Jak utworzyć wykres szeregów czasowych w Seaborn
Jak wykreślić rozkład normalny w Seaborn
Jak utworzyć wykres kołowy w Seaborn
Jak wykreślić rozkład w Seaborn
Jak stworzyć barploty w Seaborn
Jak utworzyć skumulowany wykres słupkowy w Seaborn
Jak stworzyć poziomy barplot w Seaborn
Jak zmienić szerokość paska na wykresie słupkowym Seaborn
Jak zmienić kolejność słupków w Seaborn Barplot
Jak wyświetlić wartości na Seaborn Barplot
Jak ustawić kolor słupków na wykresie barplotowym Seaborn
Jak zamówić sztabki według liczby na wykresie Seaborn
Jak zmienić kolor histogramu Seaborn
Jak używać parametru odcienia w histogramach Seaborn
Jak używać parametru odcienia w Seaborn Pairplot
Jak utworzyć mapę warstwową w Seaborn
Jak stworzyć krainę dla par w Seaborn
Jak narysować wiele linii w Seaborn
Jak dostosować grubość linii w Seaborn
Jak zmienić rozmiar znacznika na wykresie rozrzutu Seaborn
Jak zmienić kolory na wykresie liniowym Seaborn
Jak zmienić styl linii na wykresie Seaborn
Jak utworzyć wykres linii Seaborn z punktami jako znacznikami
Jak dostosować rozmiar figury na wykresie Seaborn
Jak zmienić etykiety osi na wykresie Seaborn
Jak dostosować liczbę kleszczy na działkach Seaborn
Jak zmienić pozycję legendy w Seaborn
Jak zmienić rozmiar czcionki legendy na wykresie Seaborn
Jak umieścić legendę poza działką Seaborn
Jak tworzyć wątki poboczne w Seaborn
Jak dodać tytuł do działek Seaborn
Jak dodać tabelę do działek Seaborn
Jak używać skali logarytmicznej na wykresach Seaborna
Jak dodać linię do chmury punktów w Seaborn
Jak obracać etykiety osi na wykresach Seaborn
Jak zmienić rozmiar czcionki w wykresach Seaborn
Jak zmienić kolor tła w Seaborn