上述代码报错：AttributeError: 'Node' object has no attribute 'properties'

这个错误通常发生在使用Neo4j的Python驱动程序时。它表示你尝试访问一个节点（Node）的属性（properties），但这个节点实际上没有这个属性。

可能的原因是你尝试访问一个不存在的属性名称，或者你正在尝试访问一个关系（Relation）的属性而不是节点的属性。

要解决这个问题，你需要检查代码中访问属性的语句，确保它们都是正确的，并且节点或关系确实具有这些属性。你还可以使用Neo4j浏览器检查节点和关系的属性，以确保它们存在并且具有正确的名称。

相关问题

上述代码报错：AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'

这个错误提示`AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'`表示你在尝试对列表(`list`)使用Python内置的`size`属性，但是列表并没有这个属性。根据上下文，`size`应该是用于数组或numpy数组(`np.ndarray`)这样的对象，而不是普通的列表。

检查一下你的代码中，`range(sampled_data.size)`这行，`sampled_data`可能是列表而你应该将其转换为numpy数组，以便使用`size`属性。例如，如果你是从列表中抽样的，应该先转换为数组，然后再计算大小，修改后的代码可能像这样：

sampled_indices = np.random.choice(len(data), size=sampled_size)
sampled_data = data[sampled_indices]

# 或者直接使用切片（假设data已经是一个numpy数组）
sampled_data = data[:sampled_size]

这样，`sampled_data.size`应该就可以正常工作了。记得在整个函数中适当地处理可能的数据类型变化。

上述代码报错：AttributeError: 'VARResults' object has no attribute 'y'

这个错误是由于使用了过期的属性 'y' 导致的。在最新版本的 statsmodels 库中，VARResults 对象没有 'y' 属性。

要解决这个问题，可以修改代码中的一行：

yhat = model_fit.forecast(model_fit.y, steps=1)

改为：

yhat = model_fit.forecast(model_fit.endog, steps=1)

这样就可以通过使用 `endog` 属性来获取 VAR 模型的数据，并进行预测。重新运行代码应该就不会再报错了。