DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool. Did not expect the data types in the following fields: year, month, day

根据你的问题，我可以理解为你在使用 Pandas 的 DataFrame 时遇到了数据类型错误的问题。具体地，你的数据集中包含了 year、month、day 这些字段，其数据类型不是 int、float 或 bool，导致 Pandas 报错。

解决这个问题的方法有两种：

1. 转换数据类型：将 year、month、day 这些字段的数据类型转换为 int、float 或 bool。你可以使用 astype() 方法来实现类型转换，例如：

df['year'] = df['year'].astype(int)
df['month'] = df['month'].astype(int)
df['day'] = df['day'].astype(int)

2. 删除不需要的字段：如果 year、month、day 这些字段对你的分析没有帮助，你可以考虑将它们从数据集中删除。你可以使用 drop() 方法来删除指定的列，例如：

df = df.drop(['year', 'month', 'day'], axis=1)

希望这些方法能够帮助你解决问题！

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DataPrame . dt xpes for data must be int. float or bocl Did not sxpect the data types in field=

这个错误提示是因为DataFrame的某个列的数据类型不是int、float或bool，而是其他类型。在数据分析中，通常需要将数据类型转换成可计算的数值类型，你可以使用astype()函数将该列数据类型转换成int、float或bool类型。例如，如果你的DataFrame名为df，其某一列名为col，你可以使用以下代码将该列数据类型转换为int类型：

df['col'] = df['col'].astype(int)

如果你不确定该列的具体数据类型，你可以使用dtypes属性查看每一列的数据类型，例如：

print(df.dtypes)

这会打印出DataFrame中每一列的数据类型信息。