🚫 [ERROR] Python не может найти файл init.tcl

Вы можете никогда не использовать tkinter напрямую, но есть библиотеки, которые используют его по умолчания. Например matplotlib — библиотека для визуализации графиков.

Сегодня столкнулся с такой ошибкой:

...
_tkinter.TclError: Can't find a usable init.tcl in the following directories:
...
paths
...
This probably means that Tcl wasn't installed properly.

В моем случае это произошло, потому что вместе с Git я поставил MinGW, который идет вместе с пакетом Git for Windows. А MinGW поставляется с библиотеками Tcl/Tk. Из-за этого возник конфликт в переменных среды. Как я понял, если Git устанавливается на ПК вперед Python, то такого не происходит.

💊 Решение

1. Нажать win+i, что бы открыть настройки

2. Далее путь: Система — О системе — Дополнительные параметры системы — Переменные среды

3. Нажимаем создать в области системных переменных

4. Ввести название переменной: TCL_LIBRARY

5. Указать путь до папки. Что узнать путь, зайдите в диск, на который вы установили Python. Затем в поиске введите tlc. Найдите папку, которая находится в директории Python, а не в Git. В папке будут еще папки. Вам нужна с названием (на момент создания поста) tlc8.6.

В моем случае путь был такой:

C:\Users\Yastrebov\AppData\Local\Programs\Python\Python313\tcl\tcl8.6

6. Осталось сохранить, перезапустить IDE и если у вас была такая же проблема, то она должна решиться

———

🧑‍💻 Good coding

#python #error #tlc #tkinter #matplotlib

🤕 [SHORT] Сводная таблица как в Excel с помощью pandas

Представим что у на есть некоторый dataset c неопределенным количеством столбцов:

[..., 'Category', 'Region', 'Inventory Level', ...]

Задача: построить сводную таблицу (как на изображении), для отображения остатков (Inventory Level) во всех регионах для каждой категории и отобразить сумму остатков для каждой категории и каждого региона.

В Excel мы бы создали сводную таблицу, перетащили бы Category в область "Cтроки", Region в область "Столбцы", а Inventory Level в область "Значения".

🖥 С применением pandas решение будет выглядеть так:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('retail_store_inventory.csv')

pivot_table = df.groupby(['Category', 'Region'])['Inventory Level'].sum().reset_index()

pivot_result = pivot_table.pivot(index='Category', columns='Region', values='Inventory Level')
pivot_result['Total'] = pivot_result.sum(axis=1)
pivot_result.loc['Total'] = pivot_result.sum(axis=0)

Dataset

Ссылка на набор данных

———

🧑‍💻 Good coding!

#python #pandas #data_analitycs #excel

🌡 [RESOURCES] Dataset. Продукция магазина Калина-Малина

В общем пытался устроится на должность аналитика данных в сеть магазинов, где я когда то поваром работал. Было бы забавно мне кажется. Так на любой вакансии, где есть пук про АЙ ТИ, конкуренция безумная, я решил не ограничиваться отправкой резюме.

Так как в вакансии было указано, что нужно знать pandas, я решил спарсить данные о продуктах с сайта и как раз с помощью pandas что то почистить, проанализировать. Бонусом сделал небольшую презентацию на 5 слайдов с не графиками и аналитикой.

В итоге даже не заслужил фразы "Мы одобрили другого кандидата, а ваше резюме отложили. Если вакансия снова откроется, то мы вам напишем".

Но никакого расстройства, прикольная практика вышла.

Репозиторий

Данные в прикрепе

———

🧑‍💻 Good coding!

#python #pandas #data_analitycs #resources #dataset