d:\download\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in groupby(self, by, axis, level, as_index, sort, group_keys, squeeze, observed, dropna) 6523 squeeze=squeeze, 6524 observed=observed, -> 6525 dropna=dropna, 6526 ) 6527 d:\download\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py in __init__(self, obj, keys, axis, level, grouper, exclusions, selection, as_index, sort, group_keys, squeeze, observed, mutated, dropna) 531 observed=observed, 532 mutated=self.mutated, --> 533 dropna=self.dropna, 534 ) 535 d:\download\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\groupby\grouper.py in get_grouper(obj, key, axis, level, sort, observed, mutated, validate, dropna) 784 in_axis, name, level, gpr = False, None, gpr, None 785 else: --> 786 raise KeyError(gpr) 787 elif isinstance(gpr, Grouper) and gpr.key is not None: 788 # Add key to exclusions

这段错误信息主要是显示在调用groupby方法时出现了KeyError，即指定的分组列名不在数据集中。

可能原因是你指定的分组列名‘日期’不存在于数据集的列名之中，或者是数据集的列名中包含空格或其他特殊字符，导致无法正确识别。

建议检查一下数据集中的列名，确认是否正确指定了分组列名，并且尽量避免在列名中使用特殊字符和空格。

相关问题

d:\anaconda3\lib\site-packages\paramiko\transport.py:219: cryptographydeprec

d:\anaconda3\lib\site-packages\paramiko\transport.py:219: cryptography.deprec 这个错误信息是关于Python库Paramiko中的Transport模块出现了一些问题。Paramiko是一个用于SSHv2协议的Python实现，它提供了加密的远程登录和文件传输功能。

这个错误信息中提到了cryptography.deprec，它是Python密码学库cryptography中的一部分。在这个错误信息中，它指示Transport模块中的一些代码已经过时并不再被推荐使用。

出现这个错误的原因可能是因为您使用的是较新的版本的cryptography，而Paramiko的Transport模块中的一些代码已经过时并不再兼容。为了解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：

1. 升级Paramiko库：尝试升级Paramiko到最新版本，以确保与cryptography库兼容的Transport模块代码已被更新。

2. 降级cryptography库：如果升级Paramiko并没有解决问题，您可以尝试降级cryptography到较旧的版本，以确保与Transport模块代码的兼容性。

3. 修改Transport模块代码：如果您具备编程能力，您可以尝试修改Transport模块中的过时代码，以适应较新版本的cryptography库。

无论您选择哪种方法，都建议在修改任何代码之前先备份您的程序，以免不小心引入其他问题。同时，您也可以搜索Paramiko和cryptography库的官方文档和支持论坛，以获取更详细的解决方案。

Requirement already satisfied: keras in d:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages (2.11.0)

Keras是一个高级神经网络API，它是用Python编写的，并且可以在多个深度学习框架上运行，包括TensorFlow、Theano和CNTK等。它提供了一种简单而直观的方式来构建和训练深度学习模型。

根据你提供的信息，"Requirement already satisfied: keras in d:\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages (2.11.0)"表示你已经在你的环境中成功安装了Keras库的2.11.0版本。这意味着你可以在你的代码中导入并使用Keras库来构建和训练深度学习模型。