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Aqui tem algumas informações que podem ser úteis: https://stackoverflow.com/questions/15615239/unable-to-retrieve-access-token-linkedin-api
Olá Ricardo,
Eu também já tive esse problema, infelizmente o Anaconda às vezes apresenta alguma incompatibilidade com o ambiente local, e a solução é meio na tentativa e erro. Pode ajudar tentar instalar versões anteriores do software.
Olá Luiz,
Atualizar as aulas é bastante trabalhoso, ainda mais que as bibliotecas são atualizadas constantemente, então depende da demanda e de nossa disponibilidade. Por isso, nossa política é garantir que o código vai funcionar nas versões apresentadas na aula. A maioria das atualizações não introduz novas funcionalidades, apenas muda um pouco a forma de implementar o código, como é o caso no erro reportado. As versões anteriores continuam sendo disponíveis e funcionais.
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.
Olá Edinaldo,
Desculpe a demora no retorno, acabamos perdendo a sua pergunta.
A função
read_csvdo Pandas tem um parâmetro chamadoskiprows, 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)Olá Anderson,
Desculpe a demora no retorno, acabamos perdendo a sua pergunta.
Eu precisaria do print do erro (que ficou truncado na sua imagem).
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 mlroseOlá 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.
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 ignoranans).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_diavai conter uma lista com o número de visualizações por cada dia no período.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?
