Perguntas Frequentes¶
Instalação e autenticação¶
ImportError pedindo para instalar um pacote¶
O provider escolhido precisa do extra correspondente. A mensagem diz qual instalar, por exemplo:
Os extras estão em Instalação. Providers do LangChain sem extra próprio, como Cohere e Mistral, pedem o pacote langchain-<provider>.
Erro de autenticação (401 ou 403)¶
A chave de API não foi encontrada ou foi recusada. Confira a variável de ambiente do provider (OPENAI_API_KEY, GOOGLE_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, GROQ_API_KEY) no mesmo processo que roda o Python; num notebook, defina-a antes de chamar dataframeit(). Erro de autenticação não ganha nova tentativa: todas as linhas terminam com status 'error'.
Os providers codex e claude_code usam a autenticação local das ferramentas e não aceitam api_key; ver Provedores.
Resultado¶
KeyError: '_dataframeit_status'¶
Quando nenhuma linha falha e nenhuma registra detalhe, a coluna de status e a _error_details são removidas da saída. Confira se a coluna existe antes de filtrar:
if '_dataframeit_status' in resultado.columns:
erros = resultado[resultado['_dataframeit_status'] == 'error']
ValueError sobre a coluna de texto¶
Sem text_column, o dataframeit procura as colunas texto, text, decisao, content e content_text, nessa ordem, ou usa a única coluna do DataFrame. Com várias colunas e nenhum desses nomes, informe a coluna:
Algumas linhas ficaram com "Texto ausente"¶
Linhas com texto vazio ou nulo não vão ao modelo. Elas recebem status 'error' e esse detalhe, para que não passem por processadas.
Rodei de novo e as linhas com erro não foram refeitas¶
Com resume=True (padrão), só as linhas sem status são processadas. Para refazer as que falharam, limpe o status delas; ver Reprocessando Erros.
As colunas do modelo já existem e nada foi processado¶
Com resume=False, se as colunas do modelo já estão no DataFrame e reprocess_columns não foi passado, o dataframeit emite um aviso e devolve os dados sem processar, para não sobrescrever resultados. Use resume=True para continuar, ou reprocess_columns=[...] para refazer colunas específicas.
Limites e custos¶
Muitos erros 429 (rate limit)¶
O provider recusou requisições por excesso de taxa. O dataframeit já reduz os workers pela metade a cada 429 e tenta de novo com backoff, mas a solução estável é baixar parallel_requests ou aumentar rate_limit_delay. A conta está em Performance. Com busca web, o limite do provedor de busca costuma ser o mais apertado; ver Busca Web.
Quanto vai custar?¶
Rode primeiro uma amostra (df.sample(30)) com track_tokens=True. O resumo ao fim da execução mostra os tokens e, com busca, os créditos gastos; multiplique pela razão entre o tamanho do dataset e o da amostra. Os preços por modelo estão em Provedores.
Uma execução longa foi interrompida¶
Use batch_size e checkpoint_path para gravar o progresso durante a execução, e retome rodando a mesma chamada de novo, que continua do arquivo; ver Checkpoints em Execuções Longas.