360浏览器result_code_missing_data

360浏览器中出现result_code_missing_data的报错信息，意思是结果代码缺少数据。这种情况一般是由于360浏览器在向服务器请求数据时，没有收到完整的数据或者数据丢失，导致服务器无法正确地处理请求返回数据。这个问题可能是由多种原因造成的，例如网络连接不稳定、服务器负载过重、服务器错误配置等等。用户在遇到这个问题时，可以尝试检查网络连接是否正常，或者等待一段时间后再尝试访问。如果问题依然存在，建议联系相关的技术支持人员解决。

对于普通用户来说，遇到360浏览器result_code_missing_data报错信息，不用过于担心，因为这个问题往往只是暂时性的，可以进行重新加载或者等待一段时间再次尝试访问。重要的是，不要轻易地点开不明来源的链接，以免给自己带来安全风险。同时，建议用户保持浏览器的更新和维护，及时更新最新的浏览器版本，以便最大限度地减少浏览器出现问题的可能性，确保用户体验的稳定和安全。

相关问题

error": "invalid_request", "error_description": "Missing grant type

根据提供的引用内容，报错信息"error": "invalid_request", "error_description": "Missing grant type"是由于请求中缺少了grant type参数导致的\[1\]。在接口中，grant type参数是必需的，用于指定授权类型。在请求中添加grant type参数即可解决该错误。

另外，根据引用\[2\]中的接口定义，该接口是一个授权接口，需要用户登录。请求中需要包含response_type、client_id、redirect_uri、scope等参数。其中，response_type参数需要设置为"code"，client_id参数需要设置为客户端的ID，redirect_uri参数需要设置为重定向的URI，scope参数需要设置为授权的范围。state参数是可选的，用于传递额外的状态信息。

最后，根据引用\[3\]中的内容，OAuth 2.0是一种用于授权的开放标准，可以用于实现第三方登录等功能。在开发开放平台时，需要选择适合的技术和选型方案。

综上所述，解决"error": "invalid_request", "error_description": "Missing grant type"错误的方法是在请求中添加grant type参数，并确保请求中包含了接口所需的其他参数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python post请求报错：{“error“:“invalid_request“,“error_description“:“Missing grant type“}](https://blog.csdn.net/qq_44667896/article/details/120043359)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [开放平台设计选型&代码编写](https://blog.csdn.net/qq_39905910/article/details/104749096)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

修改r语言month变为NA的错误：#install.packages("tidyverse") #install.packages("ggplot2") library(scales) library(ggplot2) library(dplyr) library(tidyverse) setwd("C:/Users/25341/Desktop") data1 <- read.csv("covid19.csv") str(data1) year<-strsplit(data1$Date,split = "-") year1<-do.call(rbind, year)[,1] data1$year1<-year1 data1<- mutate(data1, year =substr(year1,1,4)) result1<-aggregate(data1$New_cases, data1[,c("year","Country","Country_code")],sum) result2<-aggregate(data1$New_deaths, data1[,c("year","Country","Country_code")],sum) result<-cbind(result1,result2$x) filter(data1,data1$Country=="China" | data1$Country=="American Samoa" | data1$Country=="British Virgin Islands" | data1$Country=="India" | data1$Country=="Japan" ) filter(result,result$Country=="China" | result$Country=="American Samoa" | result$Country=="British Virgin Islands" | result$Country=="India" | result$Country=="Japan" ) data2<-subset(data1,data1$Country=="China" | data1$Country=="American Samoa" | data1$Country=="British Virgin Islands" | data1$Country=="India" | data1$Country=="Japan" ) df<-filter(result,result$Country=="China" | result$Country=="American Samoa" | result$Country=="British Virgin Islands" | result$Country=="India" | result$Country=="Japan" ) names(df)<-c("year","Country", "Country_code","newcases" ,"newdeaths") df$newcases=as.numeric(df$newcases) str(df) p1.1<-ggplot(df,aes(x=year,y=newcases,group = Country,color=Country,shape=Country,linetype=Country))+ geom_line(size=1)+ geom_point(size=2) p1.1 p1.2<-ggplot(df,aes(x=year,y=newdeaths,group = Country,color=Country,shape=Country,linetype=Country))+ geom_line(size=1)+ geom_point(size=2) p1.2 month<-strsplit(data1$Date,split = "-") month1<-do.call(rbind,month)[,1] data1$month1<-month1 data2<- mutate(data1, month =substr(year1,5,7)) result1.1<-aggregate(data2$New_cases, data2[,c("year","month","Country","Country_code")],sum) result1.1 result2.1<-aggregate(data2$New_deaths, data2[,c("year","month","Country","Country_code")],sum) result2.1 result11<-cbind(result1.1,result2.1$x) df1<-filter(result11,result11$Country=="China" | result11$Country=="American Samoa" | result11$Country=="British Virgin Islands" | result11$Country=="India" | result11$Country=="Japan" ) names(df1)<-c("year","month","Country", "Country_code","newcases" ,"newdeaths") df1$month <- factor(df1$month ,levels = c("/1/", "/2/", "/3/", "/4/","/5/", "/6/", "/7/", "/8/","/9/","/10", "/11", "/12")) df1

根据你提供的代码，修改R语言month变为NA的错误的方法如下：

1. 将month1中的月份提取出来，而不是年份：

将以下代码：

month1<-do.call(rbind,month)[,1]

修改为：

month1<-do.call(rbind,month)[,2]

2. 将month1中的月份格式转换为数字：

在以下代码后面添加一行：

month1<-as.numeric(month1)

3. 找到month1中缺失值的位置并将其替换成NA：

在以下代码后面添加两行：

missing_month<-which(month1=="")
month1[missing_month]<-NA

4. 修改df1中month的列名为month1：

将以下代码：

names(df1)<-c("year","month","Country", "Country_code","newcases" ,"newdeaths")

修改为：

names(df1)<-c("year","month1","Country", "Country_code","newcases" ,"newdeaths")

5. 最后，重新运行代码并确认month1中没有缺失值。