[Denny Ceccon]

Olá Heitor,

Desculpe a demora no retorno, acabamos perdendo a sua pergunta.

Eu acabei de testar o código do notebook anexado à aula e rodou tudo corretamente, com a versão 2.0.4 do pmdarima.

[Denny Ceccon]

Olá Edinaldo,

Desculpe a demora no retorno, acabamos perdendo a sua pergunta.

A função read_csv do Pandas tem um parâmetro chamado skiprows, que permite pular as primeiras linhas do arquivo. Basta informar o número de linhas que você deseja pular, por exemplo:

pd.read_csv(..., skiprows=2)

[Denny Ceccon]

Olá Edmundo,

Desculpe a demora no retorno, acabamos perdendo a sua pergunta.

Você conseguiu resolver?

[Denny Ceccon]

Olá Anderson,

Desculpe a demora no retorno, acabamos perdendo a sua pergunta.

Eu precisaria do print do erro (que ficou truncado na sua imagem).

[Denny Ceccon]

Olá Alex,

No notebook postado pelo Fábio tem uma correção para fazer essa instalação, basicamente você precisa fazer assim:

pip install https://github.com/gkhayes/mlrose/archive/refs/heads/master.zip

import six
import sys
sys.modules['sklearn.externals.six'] = six
import mlrose

 

[Denny Ceccon]

Rui, você precisa instalar o nltk antes. No terminal, digite pip install nltk.

[Denny Ceccon]

Olá Gabriel,

Desculpe a demora, infelizmente nós perdemos a sua pergunta.

Nós estamos programando a atualização do código dos cursos, mas por enquanto, nossa recomendação é fazer o downgrade das bibliotecas para utilizar a mesma versão apresentada em aula.

[Denny Ceccon]

Olá Marcos,

Desculpe a demora, infelizmente nós perdemos a sua pergunta.

Isso geralmente acontece quando existe algum valor inconsistente ou vazio na coluna em questão, se esse for o caso, você pode obter o máximo com a função numpy.nanmax (que ignora nans).

[Denny Ceccon]

Eu não vou conseguir testar, mas você teria que fazer algo assim:

visualizacoes = graph.get_connection(id=page_id, connection_name='insights', metric='page_fans_online_per_day', since='2024-02-01', until='2024-04-13')

visualizacao_por_dia = []

for i in visualizacoes['data'][0]['values']:

----if i[ ='value']: (substitua - por espaço, colocar espaço não está dando certo na hora de postar)

--------visualizacao_por_dia.append(i['value'])

Aí no final a variável visualizacao_por_dia vai conter uma lista com o número de visualizações por cada dia no período.

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[Denny Ceccon]

Isso mesmo, nesse caso deve ser alguma inconsistência no seu ambiente de execução, e fica mais difícil resolver a distância. Você pode executar no Colab mesmo?

[Denny Ceccon]

Márcio, pode ser um bug nas versões mais recentes da biblioteca. Eu testei com a versão 0.10.0 e está funcionando.

[Denny Ceccon]

Alan, acho que você solicitou o recurso errado à API do Facebook. Na chamada de graph.get_connnection, você usou metric = 'page_fans_online_per_day', que só retorna a soma dos usuários no dia, mas na aula o professor usa metric = 'page_fans_online', que separa o número de usuários por hora. Isso deve resolver o problema.

[Denny Ceccon]

Olá aluno,

Pelo que eu pesquisei é um bug de uma versão do imblearn. Tente instalar a versão 0.10.1 (mesma utilizada na aula), eu rodei o notebook no Colab e deu certo.

[Denny Ceccon]

Olá Heitor,

Eu não conhecia, mas o Gemini me sugeriu algumas: Stable Baselines3, Garage, Ray, PyQlearning, DQN, OpenAI Gym.

Pra ver a resposta completa, acesse aqui: https://g.co/gemini/share/4ea4b736cf7b

[Denny Ceccon]

Ubiratan, neste caso acho que você esqueceu de dividir a soma pelo número de ações (7 no caso).

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