小编das*_*otz的帖子

我将此代码与我的客户ID和客户密码一起使用：

https://github.com/DEKHTIARJonathan/python3-linkedin/blob/master/examples/oauth2_authentication.py

但是，当在命令行中重新获得URL并将其放入浏览器时，我得到“无效的redirect_uri。此值必须与在API密钥中注册的URL匹配”。

我已使用重定向网址注册了以下内容，以使其正常运行：

http://localhost:8080/code
https://localhost:8080/code/
http://localhost:8080/code/signin-linkedin
https://localhost:8080/code/signin-linkedin
https%3A//locahost%3A8080/code/

登录-linkedin片段来自这里：

linkedin：无效的redirect_uri。该值必须与使用API​​密钥注册的URL匹配

但是，添加最后一个“ sigin-linkedin”部分并不能缓解问题。

这是我要返回的URL，用＃代替我的client_id：

https://www.linkedin.com/uas/oauth2/authorization?response_type=code&client_id=##########&scope=r_basicprofile%20r_emailaddress%20rw_company_admin%20w_share&state=04377850f3154ee3f​​808f762244697b6&redirect_uri=80%A3A/ /码/

提前致谢。

编辑：

我尝试根据其他帖子添加一些其他网址：

https://appname.auth0.com/login/callback

https://appname.auth0.com

这是我的代码：

if __name__ == '__main__':

    CLIENT_ID = #######
    CLIENT_SECRET = ##########
    RETURN_URL = 'http://localhost:8080/code/'

    authentication = LinkedInAuthentication(
                    CLIENT_ID,
                    CLIENT_SECRET,
                    RETURN_URL,
                    permissions=['r_basicprofile',
                                 'r_emailaddress',
                                 'rw_company_admin',
                                 'w_share']
                )

    print(authentication.authorization_url)
    application = LinkedInApplication(authentication)

尝试获取df并根据组中的值与组max之间的差异创建新列:

Group Value
A     4
A     6
A     10   
B     5
B     8
B     11

最后得到一个新的列"from_max"

from_max
6
4
0
6
3
0

我试过这个但是一个ValueError:

df['from_max'] = df.groupby(['Group']).apply(lambda x: x['Value'].max() - x['Value'])

提前致谢

我有一个数据框，其中有一列，如下所示：

Value
xyz123
123
abc
def

我想删除任何包含数字的行，所以我最终得到一个像这样的数据框：

Value
abc
def

我努力了

df = df[df['Value'].str.contains(r'[^a-z]')]

但我得到了这个错误：

“类型错误：‘方法’对象不可下标”

我有一些看起来像这样的数据，叫做“ test_df”

  ID  Year  Value  Value2
0  A  2012      1       4
1  A  2012      2       5
2  A  2013      4       6
3  A  2013      5       7
4  B  2014      6       8
5  B  2014      7       4
6  B  2013      8       8

我希望它看起来像这样：

ID Year  Value_avg  Value2_avg
A  2012  1.5        4.5
A  2013  4.5        6.5
B  2013  8.0        8.0
B  2014  6.5        6.0

但是，当我尝试按多列分组时，它们最终会按对象分组：

         Value_avg  Value2_avg
ID Year
A  2012        1.5         4.5
   2013        4.5         6.5
B  2013        8.0         8.0
   2014        6.5 …