def parse_day_data(data): df = pd.DataFrame(columns=['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']) for i in range(len(data)): row_data = struct.unpack('iiiiifd', data[i]) date = str(row_data[0]) open_price = row_data[1] / 100.0 high = row_data[2] / 100.0 low = row_data[3] / 100.0 close = row_data[4] / 100.0 volume = row_data[5] amount = row_data[6] df.loc[i] = [date, open_price, high, low, close, volume, amount] return df

这段代码中的`parse_day_data`函数依旧存在问题。在第6行代码中，`struct.unpack`函数的第二个参数`data[i]`应该是一个bytes-like object，但实际上它是一个int类型，因此会导致TypeError。解决方法同样是将`data[i]`转换为bytes类型，如下所示：

def parse_day_data(data):
    df = pd.DataFrame(columns=['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'])
    for i in range(len(data)//32):
        row_data = struct.unpack('iiiiifd', bytes(data[i*32:(i+1)*32]))
        date = str(row_data[0])
        open_price = row_data[1] / 100.0
        high_price = row_data[2] / 100.0
        low_price = row_data[3] / 100.0
        close_price = row_data[4] / 100.0
        volume = row_data[5]
        amount = row_data[6]
        df.loc[i] = [date, open_price, high_price, low_price, close_price, volume, amount]
    return df

修改后的代码中，在循环中使用`i*32`和`(i+1)*32`来指定每个数据块的起始位置和终止位置，然后将这个数据块转换为bytes类型。这样就可以正确的解析数据了。