# P3常见问题汇总
## 课程及项目常见问题答疑
**1. 课程练习是否有答案?**
见本页面对应的L1/L2/L3三个文件夹。需要注意的是,绝大部分答案是助教自己做的,虽然基本可以保证答案正确,但**不一定是最优的实现方法**。如果你有更好的代码建议或实现方案,欢迎在社群内分享。
查看答案后如果仍希望知道自己代码报错的原因或答案代码的逻辑,处理原则同P2:
在经过以上步骤,仍然不知道代码(包括做项目时和项目有关的代码)的出错原因或者某段答案代码的逻辑,请在通关群提供以下信息并@助教,并描述问题。
- 练习对应的课程章节;
- 练习界面的截图(如果代码报错,请务必将报错信息全部截图);
- 文本格式的代码(从练习界面复制,粘贴到聊天框发送)。
- **注意**:如果希望解决**自己写的代码中的疑问**,在提供以上信息的同时,最好能说明自己解决问题思路和疑惑的地方,以便助教更好定位你的知识盲点并提供相应建议。仅仅问一句“为什么我的代码不对”并不是推荐的提问方式,因为**重要的不是正确与否,而是实现思路**。直接指出错误并告诉正确答案当然很容易,但对于学员而言,以后实际工作中如果遇到类似问题,没有正确的思路还是无法解决,这点敬请理解。
**2. 如何将上一节练习生成的数据导入到下一节的Workspace中?**
请参考本页面的.mp4视频文件“Workspace中导入上一节生成的数据.mp4”。
**3. 课程1-15节“评估和理解”练习中,“有多少教育的唯一值”是什么意思?**
意思是“教育的可能取值的数量”。例如,假设数据集中教育一共有5类:小学、初中、高中、大学、其他。则“教育的唯一值”为5。
**4. 为什么做在线练习时,加载数据会报错,提示数据不存在(not exist错误)?**
请注意,P3课程的大部分练习,数据**都需要自行导入**。具体操作方法为,找到上一节练习,下载对应数据,导入到这一节的工作环境。如果上一节练习没有对应数据,请往回多翻几个练习,总能够找到相关数据,不存在数据缺失的问题(助教亲测)。至于如何下载、导入数据,见本节问题2。
**5. 关于“偏度”“左偏”“右偏”(Skewed)的解释:**
来自维基百科:
![](https://i.imgur.com/PFC3FEb.png)
**6. 做项目时选择电影数据集,如何将其中的Genres/Director/Production Company等包含“|”的字段进行分割处理?**
请参考[此链接中的解决方案](https://zhuanlan.zhihu.com/p/28337202)(感谢学员Mindlake提供的链接)
### 一些常见概念、参数、函数等的解释(大部分链接为英文)
- Pandas部分内置方法中的inplace参数:http://blog.sciencenet.cn/blog-645086-884388.html
- Lambda表达式:https://www.cnblogs.com/evening/archive/2012/03/29/2423554.html
- 直方图参数说明:http://www.cnblogs.com/python-life/articles/6084059.html
- Pandas内置方法rename中的“index=str”解释:https://stackoverflow.com/questions/42080360/what-is-the-parameter-index-in-pandas-dataframe-rename-method
- Matplotlib图例中文乱码的解决方法:https://www.zhihu.com/question/25404709
- Python中的浅拷贝和深拷贝:https://www.jianshu.com/p/efa9dd51f5cc
- 使用subplot同时画多张图表:https://matplotlib.org/gallery/subplots_axes_and_figures/subplot.html
- 一张图中画多组直方图:https://matplotlib.org/examples/statistics/histogram_demo_multihist.html
- Notebook中出现SettingWithCopyWarning警告的解释:https://stackoverflow.com/questions/20625582/how-to-deal-with-settingwithcopywarning-in-pandas
## 在本地环境做练习和项目时可能遇到的问题及答疑汇总
**1. conda/pip更新很慢/包下载很慢/下载中断/出现Time Out错误或类似提示等;
由于不可抗力因素,中国大陆用户下载第三方库时可能会出现此情况。推荐使用清华大学提供的镜像源,具体操作方式见[此链接](https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/)。另外,也可以无需pip命令设置镜像源,具体可见[此链接](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/news/#oh-my-tuna)。
**2. 如何同时安装Python3和Python2?**
Conda支持安装多个Python环境,具体操作方式见[此链接](https://conda.io/docs/py2or3.html)
**3. 为什么装了多个环境,Jupyter Notebook还是只能使用一个版本的Python?**
请检查你是否在所有环境中安装了Jupyter Notebook,具体方式如下:
1. 打开Anaconda Navigator
![](https://i.imgur.com/xHULooG.png)
2. 在Navigator中做如下操作
![](https://i.imgur.com/6vi81LS.png)
3. 重新打开Notebook,即可使用两个版本的环境
**4. 命令行是什么?如何在命令行转换目录?**
由于命令行不是本课程的教学内容,所有命令行相关的疑问均请参见[此链接](https://blog.henix.info/blog/windows-cmdbasic/_.html)
**6. 在命令行和Anaconda Prompt中都无法使用Conda命令的所有解决方案。**
- 检查系统版本。Anaconda已经不支持Windows XP;同时查看自己电脑是32位还是64位(本页面视频有说明),不要装错了;
- 检查自己是否原来安装过Python,如果安装过请彻底删除Python(同时要删除环境变量)后重装Anaconda;
- 检查自己是否将Conda命令添加到了环境变量,操作方法见[本页面](https://stackoverflow.com/questions/28612500/why-anaconda-does-not-recognize-conda-command);
- 确保你的Anaconda安装路径不包含中文或其他非英语常用字符;
- 经过以上步骤还是没有任何改善,请卸载Anaconda重装一遍;
- 重装一遍后还是没有改善,说明助教也不知道原因,无法帮助你,所以不用在群里@助教了,直接使用微软出品的[Azure Notebook](https://notebooks.azure.com/)作为替代方案完成课程和项目。
**7. Mac系统下无法安装matplotlib,提示“Failed building wheel for subprocess32”**
安装[Xcode](https://developer.apple.com/xcode/)
**8. 安装Anaconda时显示UnicodeDecodeError。**
- 如果Python是2.7版本的,请确保安装路径没有中文或者其他非英语常用字符;
- 如果安装路径不存在上述问题,请参考[此链接](http://www.cnblogs.com/kangronghu/p/6154919.html)解决。
**9. 如何正确下载Notebook?**
1. 右键另存为,将文件存入任一文件夹;
2. 更改文件夹后缀名为.ipynb。如果无法修改,请在文件管理器中勾选下图的“文件扩展名”,再对文件重命名,直接修改后缀。最终你的文件名为“xxxx.ipynb”
![](https://i.imgur.com/IYUCKqb.png)
**10. 两个简明的[Anaconda](https://www.zhihu.com/question/58033789/answer/254673663)和[Jupyter Notebook](https://www.zhihu.com/question/46309360/answer/254638807)使用教程(感谢学员悟空和知乎用户“猴子”提供的链接及教程内容)**
**11. 在Jupyter Notebook中按Tab键无法自动补全代码。**
请尝试安装pyreadline包,命令如下:
```cmd
conda install pyreadline
```
再打开Notebook重试补全代码功能。
**12. 明明已经使用命令安装了某个包(比如Unicodecsv),在Notebook导入时却显示No module named XXX错误。**
目前还没有根本性的解决办法,可能是环境变量的问题导致。一个可行的方案是创建新环境,并与Notebook关联,所有代码都在新环境中运行。具体步骤如下:
假如你第一次安装Anaconda,系统会自动创建一个默认环境,Notebook中也只有默认环境。默认环境中包无法导入时,请尝试如下命令(假设你的Python版本为2.7):
```cmd
conda create -n py27 python=2.7 anaconda #创建环境,py27可�
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Intro-DataAnalysis
L2-CaseStudy1
wine_visualizations-zh.html 306KB
assessing.ipynb 4KB
visuals_quiz-zh.html 283KB
conclusions_query-zh.ipynb 5KB
appending-zh.html 258KB
conclusions_groupby-zh.ipynb 9KB
wine_visualizations-zh.ipynb 52KB
visuals_quiz-zh.ipynb 38KB
appending-zh.ipynb 15KB
assessing.html 250KB
conclusions_query-zh.html 254KB
eda_visuals-zh.ipynb 1.07MB
eda_visuals-zh.html 1.31MB
conclusions_groupby-zh.html 254KB
Workspace中导入上一节生成的数据.mp4 13.63MB
L1-DataAnalysisProcess
student_scores.csv 287B
noshowappointments-kagglev2-may-2016.csv 10.24MB
assessing-zh.html 296KB
communicate-quiz-solutions.ipynb 54KB
assessing-zh.ipynb 89KB
powerplant_data.csv 301KB
reading_csv-zh.ipynb 48KB
reading_csv-zh.html 282KB
assessing_quiz.ipynb 5KB
powerplant_data_edited.csv 302KB
store_data.csv 7KB
communicate-quiz-solutions.html 294KB
conclusions_quiz-zh.ipynb 4KB
visuals-quiz-solutions.ipynb 68KB
census_income_data.csv 3.63MB
assessing_quiz.html 250KB
conclusions_quiz-zh.html 252KB
cancer_data.csv 145KB
cleaning_practice-zh.ipynb 10KB
product_view_data.csv 758B
cleaning_practice-zh.html 255KB
README.md 9KB
Project-Data
noshowappointments-kagglev2-may-2016.csv 10.24MB
movies.csv 6.51MB
Investigate_a_Dataset-zh.ipynb 7KB
Data-Dict
soccer.zip 13.19MB
README.md 1KB
Movies.jpg 48KB
ncis-and-census-data.zip 918KB
L3-CaseStudy2
fix_datatypes_mpg_greenhouse-zh.ipynb 5KB
assessing.ipynb 7KB
cleaning_column_labels-zh.ipynb 20KB
query_filter-zh.html 261KB
inspect_datatypes.ipynb 5KB
fix-datatypes-mpg-greenhouse.ipynb 5KB
exploring_visuals.html 358KB
merging_data-zh.ipynb 7KB
merging-data.ipynb 15KB
query_filter-zh.ipynb 8KB
assessing.html 255KB
fix_datatypes_cyl-zh.html 249KB
fix_datatypes_air_pollution-zh.ipynb 56KB
fix_datatypes_air_pollution-zh.html 292KB
fix_datatypes_mpg_greenhouse-zh.html 252KB
merging_data-zh.html 251KB
drawing-conclusions-solutions.ipynb 74KB
cleaning_column_labels-zh.html 263KB
fix_datatypes_cyl-zh.ipynb 3KB
fix-datatypes-air-pollution.ipynb 63KB
README.md 209B
results_merged-zh.html 247KB
fix-datatypes-cyl.ipynb 3KB
exploring_visuals.ipynb 105KB
inspect_datatypes.html 254KB
GreenVehicleGuideDocumentation.pdf 221KB
results_merged-zh.ipynb 2KB
Intro-Python
如何运行一个Python文件.mp4 7.71MB
README.md 6KB
Project-Data
chicago.csv 34.77MB
washington.csv 33.68MB
new_york_city.csv 32.88MB
Python入门习题答案.py 3KB
.gitattributes 378B
Tableau
课程图形演示
对计算字段进行汇总.mp4 7.41MB
标记练习.mp4 2.07MB
TopSkillMap.mp4 4.01MB
TopSkillRank.mp4 9.41MB
小多组地图.mp4 6.49MB
WorldCupMap.mp4 4.11MB
TopSkillBoxplot.mp4 4.87MB
小多组图.mp4 3.36MB
课程文件
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linkedin-top-skills.xlsx 26KB
global-superstore.xlsx 6MB
world-cup-data.xlsx 167KB
进阶功能演示
地图创建过滤器并应用到条形图上.mp4 5.63MB
在同一折线图显示分类和总计数据.mp4 4.02MB
显示各区域利润前十的子分类并排序.mp4 4.63MB
显示每年评分最高电影的详细信息.mp4 7.49MB
README.md 424B
README.md 7KB
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