Программирование[11]

С такой хуйней к чатгпт идите

pjk530 написал 3 часа назад:

помогите с питоном, пожалуйста, не понимаю в чём ошибка.

  задание

Соберите среднее количество робокотов по каждому сегменту из предыдущей задачи в один список. В другом списке перечислите названия сегментов через запятую: 'Segment 0', 'Segment 1', 'Segment 2'. Затем импортируйте seaborn и вызовите функцию barplot(), передав ей список со средними показателями как x и список с названиями сегментов как y.

  код

import pandas
import seaborn
data = pandas.read_csv('support_data.csv')
segment = list(data['segment'])
robocats = list(data['robocats'])
list0 = []
list1 = ['Segment 0', 'Segment 1', 'Segment 2']
cats = 0
counter = 0
for index in range(len(data)):
    if segment[index] == 'Segment 0':
        cats += robocats[index]
        counter += 1
        list0.append(cats / counter)
cats = 0
counter = 0
for index in range(len(data)):
    if segment[index] == 'Segment 1':
        cats += robocats[index]
        counter += 1
        list0.append(cats / counter)
cats = 0
counter = 0
for index in range(len(data)):
    if segment[index] == 'Segment 2':
        cats += robocats[index]
        counter += 1
        list0.append(cats / counter)
seaborn.barplot(x = list0, y = list1)

  ошибка

---------------------------------------------------------------------------

KeyError Traceback (most recent call last)

Input In [1], in <cell line: 30>() 28 counter [38;5;241m+[39m[38;5;241m=[39m [38;5;241m1[39m 29 list0[38;5;241m.[39mappend(cats [38;5;241m/[39m counter) ---> 30 [43mseaborn[49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mbarplot[49m[43m([49m[43mx[49m[43m [49m[38;5;241;43m=[39;49m[43m [49m[43mlist0[49m[43m,[49m[43m [49m[43my[49m[43m [49m[38;5;241;43m=[39;49m[43m [49m[43mlist1[49m[43m)[49m

File /usr/local/lib/python3.9/site-packages/seaborn/_decorators.py:46, in _deprecate_positional_args.<locals>.inner_f(*args, **kwargs) 36 warnings[38;5;241m.[39mwarn( 37 [38;5;124m"[39m[38;5;124mPass the following variable[39m[38;5;132;01m{}[39;00m[38;5;124m as [39m[38;5;132;01m{}[39;00m[38;5;124mkeyword arg[39m[38;5;132;01m{}[39;00m[38;5;124m: [39m[38;5;132;01m{}[39;00m[38;5;124m. [39m[38;5;124m"[39m 38 [38;5;124m"[39m[38;5;124mFrom version 0.12, the only valid positional argument [39m[38;5;124m"[39m (...) 43 [38;5;167;01mFutureWarning[39;00m 44 ) 45 kwargs[38;5;241m.[39mupdate({k: arg [38;5;28;01mfor[39;00m k, arg [38;5;129;01min[39;00m [38;5;28mzip[39m(sig[38;5;241m.[39mparameters, args)}) ---> 46 [38;5;28;01mreturn[39;00m [43mf[49m[43m([49m[38;5;241;43m*[39;49m[38;5;241;43m*[39;49m[43mkwargs[49m[43m)[49m

File /usr/local/lib/python3.9/site-packages/seaborn/categorical.py:3179, in barplot(x, y, hue, data, order, hue_order, estimator, ci, n_boot, units, seed, orient, color, palette, saturation, errcolor, errwidth, capsize, dodge, ax, **kwargs) 3166 [38;5;129m@_deprecate_positional_args[39m 3167 [38;5;28;01mdef[39;00m [38;5;21mbarplot[39m( 3168 [38;5;241m*[39m, (...) 3176 [38;5;241m*[39m[38;5;241m*[39mkwargs, 3177 ): -> 3179 plotter [38;5;241m=[39m [43m_BarPlotter[49m[43m([49m[43mx[49m[43m,[49m[43m [49m[43my[49m[43m,[49m[43m [49m[43mhue[49m[43m,[49m[43m [49m[43mdata[49m[43m,[49m[43m [49m[43morder[49m[43m,[49m[43m [49m[43mhue_order[49m[43m,[49m 3180 [43m [49m[43mestimator[49m[43m,[49m[43m [49m[43mci[49m[43m,[49m[43m [49m[43mn_boot[49m[43m,[49m[43m [49m[43munits[49m[43m,[49m[43m [49m[43mseed[49m[43m,[49m 3181 [43m [49m[43morient[49m[43m,[49m[43m [49m[43mcolor[49m[43m,[49m[43m [49m[43mpalette[49m[43m,[49m[43m [49m[43msaturation[49m[43m,[49m 3182 [43m [49m[43merrcolor[49m[43m,[49m[43m [49m[43merrwidth[49m[43m,[49m[43m [49m[43mcapsize[49m[43m,[49m[43m [49m[43mdodge[49m[43m)[49m 3184 [38;5;28;01mif[39;00m ax [38;5;129;01mis[39;00m [38;5;28;01mNone[39;00m: 3185 ax [38;5;241m=[39m plt[38;5;241m.[39mgca()

File /usr/local/lib/python3.9/site-packages/seaborn/categorical.py:1584, in _BarPlotter.__init__(self, x, y, hue, data, order, hue_order, estimator, ci, n_boot, units, seed, orient, color, palette, saturation, errcolor, errwidth, capsize, dodge) 1579 [38;5;28;01mdef[39;00m [38;5;21m__init__[39m([38;5;28mself[39m, x, y, hue, data, order, hue_order, 1580 estimator, ci, n_boot, units, seed, 1581 orient, color, palette, saturation, errcolor, 1582 errwidth, capsize, dodge): 1583 [38;5;124;03m"""Initialize the plotter."""[39;00m -> 1584 [38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mestablish_variables[49m[43m([49m[43mx[49m[43m,[49m[43m [49m[43my[49m[43m,[49m[43m [49m[43mhue[49m[43m,[49m[43m [49m[43mdata[49m[43m,[49m[43m [49m[43morient[49m[43m,[49m 1585 [43m [49m[43morder[49m[43m,[49m[43m [49m[43mhue_order[49m[43m,[49m[43m [49m[43munits[49m[43m)[49m 1586 [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mestablish_colors(color, palette, saturation) 1587 [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mestimate_statistic(estimator, ci, n_boot, seed)

File /usr/local/lib/python3.9/site-packages/seaborn/categorical.py:206, in _CategoricalPlotter.establish_variables(self, x, y, hue, data, orient, order, hue_order, units) 203 group_names [38;5;241m=[39m categorical_order(groups, order) 205 [38;5;66;03m# Group the numeric data[39;00m --> 206 plot_data, value_label [38;5;241m=[39m [38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43m_group_longform[49m[43m([49m[43mvals[49m[43m,[49m[43m [49m[43mgroups[49m[43m,[49m 207 [43m [49m[43mgroup_names[49m[43m)[49m 209 [38;5;66;03m# Now handle the hue levels for nested ordering[39;00m 210 [38;5;28;01mif[39;00m hue [38;5;129;01mis[39;00m [38;5;28;01mNone[39;00m:

File /usr/local/lib/python3.9/site-packages/seaborn/categorical.py:253, in _CategoricalPlotter._group_longform(self, vals, grouper, order) 250 vals [38;5;241m=[39m pd[38;5;241m.[39mSeries(vals, index[38;5;241m=[39mindex) 252 [38;5;66;03m# Group the val data[39;00m --> 253 grouped_vals [38;5;241m=[39m [43mvals[49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mgroupby[49m[43m([49m[43mgrouper[49m[43m)[49m 254 out_data [38;5;241m=[39m [] 255 [38;5;28;01mfor[39;00m g [38;5;129;01min[39;00m order:

File /usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/series.py:1720, in Series.groupby(self, by, axis, level, as_index, sort, group_keys, squeeze, observed, dropna) 1717 [38;5;28;01mraise[39;00m [38;5;167;01mTypeError[39;00m([38;5;124m"[39m[38;5;124mYou have to supply one of [39m[38;5;124m'[39m[38;5;124mby[39m[38;5;124m'[39m[38;5;124m and [39m[38;5;124m'[39m[38;5;124mlevel[39m[38;5;124m'[39m[38;5;124m"[39m) 1718 axis [38;5;241m=[39m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_get_axis_number(axis) -> 1720 [38;5;28;01mreturn[39;00m [43mSeriesGroupBy[49m[43m([49m 1721 [43m [49m[43mobj[49m[38;5;241;43m=[39;49m[38;5;28;43mself[39;49m[43m,[49m 1722 [43m [49m[43mkeys[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mby[49m[43m,[49m 1723 [43m [49m[43maxis[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43maxis[49m[43m,[49m 1724 [43m [49m[43mlevel[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mlevel[49m[43m,[49m 1725 [43m [49m[43mas_index[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mas_index[49m[43m,[49m 1726 [43m [49m[43msort[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43msort[49m[43m,[49m 1727 [43m [49m[43mgroup_keys[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mgroup_keys[49m[43m,[49m 1728 [43m [49m[43msqueeze[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43msqueeze[49m[43m,[49m 1729 [43m [49m[43mobserved[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mobserved[49m[43m,[49m 1730 [43m [49m[43mdropna[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mdropna[49m[43m,[49m 1731 [43m[49m[43m)[49m

File /usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/groupby/groupby.py:560, in BaseGroupBy.__init__(self, obj, keys, axis, level, grouper, exclusions, selection, as_index, sort, group_keys, squeeze, observed, mutated, dropna) 557 [38;5;28;01mif[39;00m grouper [38;5;129;01mis[39;00m [38;5;28;01mNone[39;00m: 558 [38;5;28;01mfrom[39;00m [38;5;21;01mpandas[39;00m[38;5;21;01m.[39;00m[38;5;21;01mcore[39;00m[38;5;21;01m.[39;00m[38;5;21;01mgroupby[39;00m[38;5;21;01m.[39;00m[38;5;21;01mgrouper[39;00m [38;5;28;01mimport[39;00m get_grouper --> 560 grouper, exclusions, obj [38;5;241m=[39m [43mget_grouper[49m[43m([49m 561 [43m [49m[43mobj[49m[43m,[49m 562 [43m [49m[43mkeys[49m[43m,[49m 563 [43m [49m[43maxis[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43maxis[49m[43m,[49m 564 [43m [49m[43mlevel[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mlevel[49m[43m,[49m 565 [43m [49m[43msort[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43msort[49m[43m,[49m 566 [43m [49m[43mobserved[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mobserved[49m[43m,[49m 567 [43m [49m[43mmutated[49m[38;5;241;43m=[39;49m[38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mmutated[49m[43m,[49m 568 [43m [49m[43mdropna[49m[38;5;241;43m=[39;49m[38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mdropna[49m[43m,[49m 569 [43m [49m[43m)[49m 571 [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mobj [38;5;241m=[39m obj 572 [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39maxis [38;5;241m=[39m obj[38;5;241m.[39m_get_axis_number(axis)

File /usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/groupby/grouper.py:811, in get_grouper(obj, key, axis, level, sort, observed, mutated, validate, dropna) 809 in_axis, name, level, gpr [38;5;241m=[39m [38;5;28;01mFalse[39;00m, [38;5;28;01mNone[39;00m, gpr, [38;5;28;01mNone[39;00m 810 [38;5;28;01melse[39;00m: --> 811 [38;5;28;01mraise[39;00m [38;5;167;01mKeyError[39;00m(gpr) 812 [38;5;28;01melif[39;00m [38;5;28misinstance[39m(gpr, Grouper) [38;5;129;01mand[39;00m gpr[38;5;241m.[39mkey [38;5;129;01mis[39;00m [38;5;129;01mnot[39;00m [38;5;28;01mNone[39;00m: 813 [38;5;66;03m# Add key to exclusions[39;00m 814 exclusions[38;5;241m.[39madd(gpr[38;5;241m.[39mkey)

KeyError: 'Segment 0'

По итогу должно быть 3 числа для 3 сегментов или нет?

PIXMELLo написал 11 минут назад:

pjk530 написал 3 часа назад:

помогите с питоном, пожалуйста, не понимаю в чём ошибка.

  задание

Соберите среднее количество робокотов по каждому сегменту из предыдущей задачи в один список. В другом списке перечислите названия сегментов через запятую: 'Segment 0', 'Segment 1', 'Segment 2'. Затем импортируйте seaborn и вызовите функцию barplot(), передав ей список со средними показателями как x и список с названиями сегментов как y.

  код

import pandas
import seaborn
data = pandas.read_csv('support_data.csv')
segment = list(data['segment'])
robocats = list(data['robocats'])
list0 = []
list1 = ['Segment 0', 'Segment 1', 'Segment 2']
cats = 0
counter = 0
for index in range(len(data)):
    if segment[index] == 'Segment 0':
        cats += robocats[index]
        counter += 1
        list0.append(cats / counter)
cats = 0
counter = 0
for index in range(len(data)):
    if segment[index] == 'Segment 1':
        cats += robocats[index]
        counter += 1
        list0.append(cats / counter)
cats = 0
counter = 0
for index in range(len(data)):
    if segment[index] == 'Segment 2':
        cats += robocats[index]
        counter += 1
        list0.append(cats / counter)
seaborn.barplot(x = list0, y = list1)

  ошибка

---------------------------------------------------------------------------

KeyError Traceback (most recent call last)

Input In [1], in <cell line: 30>() 28 counter [38;5;241m+[39m[38;5;241m=[39m [38;5;241m1[39m 29 list0[38;5;241m.[39mappend(cats [38;5;241m/[39m counter) ---> 30 [43mseaborn[49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mbarplot[49m[43m([49m[43mx[49m[43m [49m[38;5;241;43m=[39;49m[43m [49m[43mlist0[49m[43m,[49m[43m [49m[43my[49m[43m [49m[38;5;241;43m=[39;49m[43m [49m[43mlist1[49m[43m)[49m

File /usr/local/lib/python3.9/site-packages/seaborn/_decorators.py:46, in _deprecate_positional_args.<locals>.inner_f(*args, **kwargs) 36 warnings[38;5;241m.[39mwarn( 37 [38;5;124m"[39m[38;5;124mPass the following variable[39m[38;5;132;01m{}[39;00m[38;5;124m as [39m[38;5;132;01m{}[39;00m[38;5;124mkeyword arg[39m[38;5;132;01m{}[39;00m[38;5;124m: [39m[38;5;132;01m{}[39;00m[38;5;124m. [39m[38;5;124m"[39m 38 [38;5;124m"[39m[38;5;124mFrom version 0.12, the only valid positional argument [39m[38;5;124m"[39m (...) 43 [38;5;167;01mFutureWarning[39;00m 44 ) 45 kwargs[38;5;241m.[39mupdate({k: arg [38;5;28;01mfor[39;00m k, arg [38;5;129;01min[39;00m [38;5;28mzip[39m(sig[38;5;241m.[39mparameters, args)}) ---> 46 [38;5;28;01mreturn[39;00m [43mf[49m[43m([49m[38;5;241;43m*[39;49m[38;5;241;43m*[39;49m[43mkwargs[49m[43m)[49m

File /usr/local/lib/python3.9/site-packages/seaborn/categorical.py:3179, in barplot(x, y, hue, data, order, hue_order, estimator, ci, n_boot, units, seed, orient, color, palette, saturation, errcolor, errwidth, capsize, dodge, ax, **kwargs) 3166 [38;5;129m@_deprecate_positional_args[39m 3167 [38;5;28;01mdef[39;00m [38;5;21mbarplot[39m( 3168 [38;5;241m*[39m, (...) 3176 [38;5;241m*[39m[38;5;241m*[39mkwargs, 3177 ): -> 3179 plotter [38;5;241m=[39m [43m_BarPlotter[49m[43m([49m[43mx[49m[43m,[49m[43m [49m[43my[49m[43m,[49m[43m [49m[43mhue[49m[43m,[49m[43m [49m[43mdata[49m[43m,[49m[43m [49m[43morder[49m[43m,[49m[43m [49m[43mhue_order[49m[43m,[49m 3180 [43m [49m[43mestimator[49m[43m,[49m[43m [49m[43mci[49m[43m,[49m[43m [49m[43mn_boot[49m[43m,[49m[43m [49m[43munits[49m[43m,[49m[43m [49m[43mseed[49m[43m,[49m 3181 [43m [49m[43morient[49m[43m,[49m[43m [49m[43mcolor[49m[43m,[49m[43m [49m[43mpalette[49m[43m,[49m[43m [49m[43msaturation[49m[43m,[49m 3182 [43m [49m[43merrcolor[49m[43m,[49m[43m [49m[43merrwidth[49m[43m,[49m[43m [49m[43mcapsize[49m[43m,[49m[43m [49m[43mdodge[49m[43m)[49m 3184 [38;5;28;01mif[39;00m ax [38;5;129;01mis[39;00m [38;5;28;01mNone[39;00m: 3185 ax [38;5;241m=[39m plt[38;5;241m.[39mgca()

File /usr/local/lib/python3.9/site-packages/seaborn/categorical.py:1584, in _BarPlotter.__init__(self, x, y, hue, data, order, hue_order, estimator, ci, n_boot, units, seed, orient, color, palette, saturation, errcolor, errwidth, capsize, dodge) 1579 [38;5;28;01mdef[39;00m [38;5;21m__init__[39m([38;5;28mself[39m, x, y, hue, data, order, hue_order, 1580 estimator, ci, n_boot, units, seed, 1581 orient, color, palette, saturation, errcolor, 1582 errwidth, capsize, dodge): 1583 [38;5;124;03m"""Initialize the plotter."""[39;00m -> 1584 [38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mestablish_variables[49m[43m([49m[43mx[49m[43m,[49m[43m [49m[43my[49m[43m,[49m[43m [49m[43mhue[49m[43m,[49m[43m [49m[43mdata[49m[43m,[49m[43m [49m[43morient[49m[43m,[49m 1585 [43m [49m[43morder[49m[43m,[49m[43m [49m[43mhue_order[49m[43m,[49m[43m [49m[43munits[49m[43m)[49m 1586 [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mestablish_colors(color, palette, saturation) 1587 [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mestimate_statistic(estimator, ci, n_boot, seed)

File /usr/local/lib/python3.9/site-packages/seaborn/categorical.py:206, in _CategoricalPlotter.establish_variables(self, x, y, hue, data, orient, order, hue_order, units) 203 group_names [38;5;241m=[39m categorical_order(groups, order) 205 [38;5;66;03m# Group the numeric data[39;00m --> 206 plot_data, value_label [38;5;241m=[39m [38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43m_group_longform[49m[43m([49m[43mvals[49m[43m,[49m[43m [49m[43mgroups[49m[43m,[49m 207 [43m [49m[43mgroup_names[49m[43m)[49m 209 [38;5;66;03m# Now handle the hue levels for nested ordering[39;00m 210 [38;5;28;01mif[39;00m hue [38;5;129;01mis[39;00m [38;5;28;01mNone[39;00m:

File /usr/local/lib/python3.9/site-packages/seaborn/categorical.py:253, in _CategoricalPlotter._group_longform(self, vals, grouper, order) 250 vals [38;5;241m=[39m pd[38;5;241m.[39mSeries(vals, index[38;5;241m=[39mindex) 252 [38;5;66;03m# Group the val data[39;00m --> 253 grouped_vals [38;5;241m=[39m [43mvals[49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mgroupby[49m[43m([49m[43mgrouper[49m[43m)[49m 254 out_data [38;5;241m=[39m [] 255 [38;5;28;01mfor[39;00m g [38;5;129;01min[39;00m order:

File /usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/series.py:1720, in Series.groupby(self, by, axis, level, as_index, sort, group_keys, squeeze, observed, dropna) 1717 [38;5;28;01mraise[39;00m [38;5;167;01mTypeError[39;00m([38;5;124m"[39m[38;5;124mYou have to supply one of [39m[38;5;124m'[39m[38;5;124mby[39m[38;5;124m'[39m[38;5;124m and [39m[38;5;124m'[39m[38;5;124mlevel[39m[38;5;124m'[39m[38;5;124m"[39m) 1718 axis [38;5;241m=[39m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_get_axis_number(axis) -> 1720 [38;5;28;01mreturn[39;00m [43mSeriesGroupBy[49m[43m([49m 1721 [43m [49m[43mobj[49m[38;5;241;43m=[39;49m[38;5;28;43mself[39;49m[43m,[49m 1722 [43m [49m[43mkeys[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mby[49m[43m,[49m 1723 [43m [49m[43maxis[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43maxis[49m[43m,[49m 1724 [43m [49m[43mlevel[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mlevel[49m[43m,[49m 1725 [43m [49m[43mas_index[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mas_index[49m[43m,[49m 1726 [43m [49m[43msort[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43msort[49m[43m,[49m 1727 [43m [49m[43mgroup_keys[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mgroup_keys[49m[43m,[49m 1728 [43m [49m[43msqueeze[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43msqueeze[49m[43m,[49m 1729 [43m [49m[43mobserved[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mobserved[49m[43m,[49m 1730 [43m [49m[43mdropna[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mdropna[49m[43m,[49m 1731 [43m[49m[43m)[49m

File /usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/groupby/groupby.py:560, in BaseGroupBy.__init__(self, obj, keys, axis, level, grouper, exclusions, selection, as_index, sort, group_keys, squeeze, observed, mutated, dropna) 557 [38;5;28;01mif[39;00m grouper [38;5;129;01mis[39;00m [38;5;28;01mNone[39;00m: 558 [38;5;28;01mfrom[39;00m [38;5;21;01mpandas[39;00m[38;5;21;01m.[39;00m[38;5;21;01mcore[39;00m[38;5;21;01m.[39;00m[38;5;21;01mgroupby[39;00m[38;5;21;01m.[39;00m[38;5;21;01mgrouper[39;00m [38;5;28;01mimport[39;00m get_grouper --> 560 grouper, exclusions, obj [38;5;241m=[39m [43mget_grouper[49m[43m([49m 561 [43m [49m[43mobj[49m[43m,[49m 562 [43m [49m[43mkeys[49m[43m,[49m 563 [43m [49m[43maxis[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43maxis[49m[43m,[49m 564 [43m [49m[43mlevel[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mlevel[49m[43m,[49m 565 [43m [49m[43msort[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43msort[49m[43m,[49m 566 [43m [49m[43mobserved[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mobserved[49m[43m,[49m 567 [43m [49m[43mmutated[49m[38;5;241;43m=[39;49m[38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mmutated[49m[43m,[49m 568 [43m [49m[43mdropna[49m[38;5;241;43m=[39;49m[38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mdropna[49m[43m,[49m 569 [43m [49m[43m)[49m 571 [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mobj [38;5;241m=[39m obj 572 [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39maxis [38;5;241m=[39m obj[38;5;241m.[39m_get_axis_number(axis)

File /usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/groupby/grouper.py:811, in get_grouper(obj, key, axis, level, sort, observed, mutated, validate, dropna) 809 in_axis, name, level, gpr [38;5;241m=[39m [38;5;28;01mFalse[39;00m, [38;5;28;01mNone[39;00m, gpr, [38;5;28;01mNone[39;00m 810 [38;5;28;01melse[39;00m: --> 811 [38;5;28;01mraise[39;00m [38;5;167;01mKeyError[39;00m(gpr) 812 [38;5;28;01melif[39;00m [38;5;28misinstance[39m(gpr, Grouper) [38;5;129;01mand[39;00m gpr[38;5;241m.[39mkey [38;5;129;01mis[39;00m [38;5;129;01mnot[39;00m [38;5;28;01mNone[39;00m: 813 [38;5;66;03m# Add key to exclusions[39;00m 814 exclusions[38;5;241m.[39madd(gpr[38;5;241m.[39mkey)

KeyError: 'Segment 0'

По итогу должно быть 3 числа для 3 сегментов или нет?

да, я исправил уже

Kant написал 4 часа назад:

даже в темплейтах плюсов стектрейс лучше чем здесь

Для питона это норма.

Но всеравно читабельнее чем когда я в шаблона облажался и ошибка даже в историю терминала сука не влазит.

Анальники, дайте годный шаблон CV (хотя бы структурно посмотреть что там надо вписать)

думаю попробоваться на собес в тинькофф, можете поделиться мнением в том числе

Тинькофф пидорасы, у меня всё 

Нахождение вот этого вот

в одном списке вызывает только смех

дефолт для больших компаний. хз в чем выше рофл

ты 60 минут собрался с синьором задачки для джунов считать?

деревья на доске будешь переворачивать?

или пузырек писать?

Index написал 1 час назад:

Анальники, дайте годный шаблон CV (хотя бы структурно посмотреть что там надо вписать)

думаю попробоваться на собес в тинькофф, можете поделиться мнением в том числе

  Показать содержимое

 

У меня в moderncv сделано https://ru.overleaf.com/latex/templates/moderncv-and-cover-letter-template/sttkgjcysttn

Но у него короче прикол, что там неудобно делать стэк под каждой прошлой позиции, только если костылить. Мб есть форк, где это возможно

В литкоде чате вот шаблон скидывали - тут можно стэк писать под каждой позицией https://github.com/mary3000/resume

Kant написал 8 минут назад:

ты 60 минут собрался с синьором задачки для джунов считать?

деревья на доске будешь переворачивать?

или пузырек писать?

В чем проблема?

Kant написал 59 минут назад:

ты 60 минут собрался с синьором задачки для джунов считать?

деревья на доске будешь переворачивать?

или пузырек писать?

это дефолт. я хз что не понятного. погугли рассуэжения на эту тему. может поймешь мотивацию и то как именно это работает

и че, ты синьеров не видел которые хуево кодят, или что? в снг таких каждый второй.

Возьму наверно такой шаблон, выкину правда секцию Projects (нету петпроджектов)  и References (не хочу чтобы на текущем месте работы знали что я пробуюсь на собес) 

Just.Doit написал 4 часа назад:

Kant написал 5 часов назад:

ты 60 минут собрался с синьором задачки для джунов считать?

деревья на доске будешь переворачивать?

или пузырек писать?

это дефолт. я хз что не понятного. погугли рассуэжения на эту тему. может поймешь мотивацию и то как именно это работает

 

и че, ты синьеров не видел которые хуево кодят, или что? в снг таких каждый второй.

 

я видел синьоров которые хуево кодят

и внезапно, я когда их спрашивал за опыт они склеивались, а не когда давал им задачки с литкодов

за 10 лет кодинга мне понадобились знания решения алгоритмических задачек вида переворачивания  деревьев ровно 0 целых 0 десятых раз

тинькоф это ебаный банк, на которых я работал, там никогда такие задачки не будут нужны

поэтому нахуя тебе синьера 60 ебаных минут по ним спрашивать, мне не понятно

ты про алгоритмическую сложность задаешь пару вопросов и сразу понятно что у чела в башке

Kant написал 54 минуты назад:

за 10 лет кодинга мне понадобились знания решения алгоритмических задачек вида переворачивания  деревьев ровно 0 целых 0 десятых раз

тинькоф это ебаный банк, на которых я работал, там никогда такие задачки не будут нужны

дак это интервью оно вообще не про знание алгоритмов, лул

там про общение и про общую грамотность

а алгоритмы это просто фактура поверх которой эти вопросы раскрываются

точно также как когда ты спрашиваешь за опыт - собеседующему не важно знать что у тебя в опыте, и твои знания о том где в какой фирме (ооо залупка или оао рога копыта) ты сколько работал (1 -2 3 года( и как переходил между работами и какие проекты решал (интрнет магазин, бекофис приложение или единорожный стартап) - оно не нужно. это просто фактура для обсуждения технических вопросов вглубину или вширь.

я подозреваю что у тебя собесы тоже не меньше 60 минут. и если ты спрашиваешь за опыт - у меня тоже вопрос. что там 60 минут за опыт спрашивать. весь опыт (конкретные позиции в конкретных компаниях) написаны в резюме, зачем время теряешь?

ну ты скажешь ну эээ, я же не про позиции спрашиваю, а про то что делал, копаю технические знания.

ну дак в алгоритмах тоже самое. это базовые навыки кодинга + общения по коду с коллегой + проблем солвинг и системность мышления. сам пузырек хуезырек это скорее про базис информатики, абсолютный минимум который не то чтобы должен знать каждый, а просто планка и входящий поток  такие что проще брать тех кто это точно знает, чем тех кто может знал но забыл, а может вообще никогда не знал

и я тебе больше скажу, в фаанги часто 3 по 60 минут таких секций. и это не чтобы еще глубже узнать, а чтобы статистически стабильнее прощупать. чтобы не было так что чел просто 1 задачку задрочил и на рандоме пролетел, а потом с ним бездарем гемороиться

Index said 13 hours ago:

  Hide contents

 

Возьму наверно такой шаблон, выкину правда секцию Projects (нету петпроджектов)  и References (не хочу чтобы на текущем месте работы знали что я пробуюсь на собес) 

я недавно такой шаблон нарыл: https://docs.google.com/document/d/1n3Qn9eqoe2FGk5eH3rkFN8cetVKOdnTTgXse2SzYAnY/edit?usp=sharing по нему звали в авито даже, правда я отказался от дальнейших собесов

Just.Doit написал 10 часов назад:

Kant написал 11 часов назад:

за 10 лет кодинга мне понадобились знания решения алгоритмических задачек вида переворачивания  деревьев ровно 0 целых 0 десятых раз

тинькоф это ебаный банк, на которых я работал, там никогда такие задачки не будут нужны

дак это интервью оно вообще не про знание алгоритмов, лул

там про общение и про общую грамотность

а алгоритмы это просто фактура поверх которой эти вопросы раскрываются

 

точно также как когда ты спрашиваешь за опыт - собеседующему не важно знать что у тебя в опыте, и твои знания о том где в какой фирме (ооо залупка или оао рога копыта) ты сколько работал (1 -2 3 года( и как переходил между работами и какие проекты решал (интрнет магазин, бекофис приложение или единорожный стартап) - оно не нужно. это просто фактура для обсуждения технических вопросов вглубину или вширь.

 

я подозреваю что у тебя собесы тоже не меньше 60 минут. и если ты спрашиваешь за опыт - у меня тоже вопрос. что там 60 минут за опыт спрашивать. весь опыт (конкретные позиции в конкретных компаниях) написаны в резюме, зачем время теряешь?

ну ты скажешь ну эээ, я же не про позиции спрашиваю, а про то что делал, копаю технические знания.

ну дак в алгоритмах тоже самое. это базовые навыки кодинга + общения по коду с коллегой + проблем солвинг и системность мышления. сам пузырек хуезырек это скорее про базис информатики, абсолютный минимум который не то чтобы должен знать каждый, а просто планка и входящий поток  такие что проще брать тех кто это точно знает, чем тех кто может знал но забыл, а может вообще никогда не знал

 

и я тебе больше скажу, в фаанги часто 3 по 60 минут таких секций. и это не чтобы еще глубже узнать, а чтобы статистически стабильнее прощупать. чтобы не было так что чел просто 1 задачку задрочил и на рандоме пролетел, а потом с ним бездарем гемороиться

 

забавно, везде вижу знания алгоритмов и тд

а у меня тут в гейм деве своя атмосфера, всем похуй на алгоритмы главное чтобы был опыт уже проданного проекта

что наверное говорит больше про то что всем пох на то что продавать, главное чтобы то что ты наговнокодил компилилось и было можно продать

мужики, подскажите, что не так с моим запросом?

$QUERYS = [

    1 =>   "SELECT last_name as 'Фамилия', first_name as 'Имя', middle_name as 'Отчество', user_position.created_at as 'Дата найма', TIMESTAMPDIFF(MONTH, DATE(user_position.created_at), CURDATE() ) as 'Отработано месяцев'

            FROM user, user_position

            WHERE user.id=user_position.user_id

            AND TIMESTAMPDIFF(MONTH, DATE(user_position.created_at), CURDATE() ) < 3

            ORDER BY last_name",

он нихуя не выводит

mymymy написал 25 минут назад:

мужики, подскажите, что не так с моим запросом?

$QUERYS = [

    1 =>   "SELECT last_name as 'Фамилия', first_name as 'Имя', middle_name as 'Отчество', user_position.created_at as 'Дата найма', TIMESTAMPDIFF(MONTH, DATE(user_position.created_at), CURDATE() ) as 'Отработано месяцев'

            FROM user, user_position

            WHERE user.id=user_position.user_id

            AND TIMESTAMPDIFF(MONTH, DATE(user_position.created_at), CURDATE() ) < 3

            ORDER BY last_name",

 

он нихуя не выводит

а ты уверен, что у тебя данные в таблице есть такие?

ну да, с тестовым выдали дамп базы

mymymy said 26 minutes ago:

мужики, подскажите, что не так с моим запросом?

$QUERYS = [

    1 =>   "SELECT last_name as 'Фамилия', first_name as 'Имя', middle_name as 'Отчество', user_position.created_at as 'Дата найма', TIMESTAMPDIFF(MONTH, DATE(user_position.created_at), CURDATE() ) as 'Отработано месяцев'

            FROM user, user_position

            WHERE user.id=user_position.user_id

            AND TIMESTAMPDIFF(MONTH, DATE(user_position.created_at), CURDATE() ) < 3

            ORDER BY last_name",

 

он нихуя не выводит

From user u join user_position up on u.id = up.user_id. И в селекте добавь алиасы u up к соответствубщим столбцам