in cal_all_etf_data df = pd.read_csv(etf_list + '//' + etf + '.csv', encoding='gbk', skiprows=1, parse_dates=['交易日期'])

### 回答1：
df = pd.read_csv(etf_list .csv，encoding='gbk'，skiprows=1，parse_dates=[交易日期])

这句代码中，用 pandas 的 read_csv 函数读取了名为 etf_list.csv 的 CSV 文件。使用 encoding='gbk' 指定了文件的编码格式为 gbk，使用 skiprows=1 指定跳过 CSV 文件的第一行，使用 parse_dates=[交易日期] 指定交易日期列是日期类型，并将读取的数据存储在变量 df 中。

### 回答2：
该句代码用于读取一个以逗号分隔的csv文件，并将其加载到一个名为df的数据框中。其中，etf_list是一个包含ETF名称的列表，而etf代表其中的每个ETF名称。

通过使用pd.read_csv函数，指定文件路径为etf_list和.etf.csv的组合，可以读取包含ETF数据的csv文件。在此代码中，文件路径使用'//'进行分隔，确保路径的正确性。encoding='gbk'参数指定了文件的编码格式为GBK，以确保正确读取中文字符。skiprows=1参数告诉函数跳过第一行标题行，这是因为第一行通常包含文件中的列名。parse_dates=['交易日期']参数告诉函数解析数据中的'交易日期'列为日期对象，以便能够进行后续的日期操作和分析。

最终，代码执行完毕后，ETF数据将被加载到名为df的数据框中，可以通过df来访问和处理ETF数据。

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multiprocessing.pool.RemoteTraceback: """ Traceback (most recent call last): File "C:\Python38\lib\multiprocessing\pool.py", line 125, in worker result = (True, func(*args, **kwds)) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\pool.py", line 48, in mapstar return list(map(*args)) File "D:\hw_stock_2022\program\ETF实盘选股策略\1_ETF数据整理.py", line 51, in cal_all_etf_data df = pd.read_csv(etf_list + '//' + etf + '.csv', encoding='gbk', skiprows=1, parse_dates=['交易日期']) TypeError: can only concatenate list (not "str") to list

这个错误信息表示你在使用 `pd.read_csv()` 函数时遇到了一个 TypeError，该错误的具体原因是：在行 51 你尝试将一个字符串和一个列表进行拼接，但是 Python 中不能将字符串和列表进行拼接。

你可以尝试检查你的代码，找出哪里出现了将字符串和列表拼接的情况，然后尝试修改代码以避免这种情况的发生。

注意：这个错误信息只是给出了错误发生的位置和类型，你还需要通过自己的调试能力来找出错误的原因并进行修正。

in <module> df_list = pool.map(cal_all_etf_data, sorted(etf_list))

这是一段 Python 代码。这行代码中，df_list 是一个列表，它正在调用多进程模块（multiprocessing）中的 map 方法。map 方法会将 cal_all_etf_data 函数作用于 etf_list 中的每一项，然后将结果放入 df_list 列表中。sorted 函数是对 etf_list 进行排序的操作。

翻译：在模块中，df_list 列表调用了多进程模块（multiprocessing）的 map 方法，将 cal_all_etf_data 函数应用于 etf_list 中的每一项，并将结果放入 df_list 列表中。sorted 函数对 etf_list 进行了排序。