TypeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_8036/2357256100.py in <module> 4 # 选择近4年的订单数据 5 df['提交日期'] = pd.to_datetime(df['提交日期']) # 将提交日期转换为日期时间格式 ----> 6 df = df[df['提交日期'].dt.year >= pd.to_datetime('2017-05-30') - 4] 7 df.head() C:\anaconda\lib\site-packages\pandas\_libs\tslibs\timestamps.pyx in pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__sub__() C:\anaconda\lib\site-packages\pandas\_libs\tslibs\timestamps.pyx in pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__add__() TypeError: Addition/subtraction of integers and integer-arrays with Timestamp is no longer supported. Instead of adding/subtracting `n`, use `n * obj.freq`

这个错误是因为在代码中使用了不支持的符。为了选择最近的四年数据，我们可以通过比较日期时间对象来筛选数据。下面是修改后的代码：

import pandas as pd

# 读取订单数据
df = pd.read_excel('sales.xlsx')

# 将提交日期转换为日期时间格式
df['提交日期'] = pd.to_datetime(df['提交日期'])

# 设置起始日期为当前日期往前数四年
start_date = pd.to_datetime('2017-05-30') - pd.DateOffset(years=4)

# 筛选出在起始日期之后的数据
df = df[df['提交日期'] >= start_date]

# 继续进行后续的数据处理和分析
# ...

在上述代码中，我们使用了`pd.DateOffset(years=4)`来计算四年之前的起始日期。然后，使用`df['提交日期'] >= start_date`条件筛选出在起始日期之后的数据。

请注意，在继续进行后续的数据处理和分析之前，你需要根据实际需求和数据进行必要的调整。

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TypeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_11604/1859500952.py in <module> ----> 1 data[data['gender'] == 'M'] TypeError: list indices must be integers or slices, not str

这个错误是因为你使用了列表索引来访问数据，而不是使用DataFrame索引。要使用DataFrame索引，首先需要将数据转换为DataFrame格式。你可以使用`pd.DataFrame()`函数将数据转换为DataFrame，然后再使用`[]`运算符来访问数据。

例如，假设你有一个名为`data`的列表，其中包含姓名、年龄和性别：

data = [['Alice', 25, 'F'], ['Bob', 30, 'M'], ['Charlie', 35, 'M'], ['Dave', 40, 'M'], ['Eve', 45, 'F']]

你可以使用以下代码将其转换为DataFrame，并访问`gender`列中值为`'M'`的行：

import pandas as pd

# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'age', 'gender'])

# 访问gender列中值为'M'的行
df[df['gender'] == 'M']

这将返回一个包含所有满足条件的行的DataFrame。如果要选择特定的列，可以在索引中指定列名，如下所示：

df.loc[df['gender'] == 'M', ['name', 'age']]

这将返回一个包含所有满足条件的行，以及`name`和`age`列的DataFrame。

TypeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_2032/2458796969.py in <module> 1 # 创建数据集和数据加载器 ----> 2 train_dataset = paddle.io.TensorDataset(x_train_tensor, y_train_tensor) 3 train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=10, shuffle=True) TypeError: __init__() takes 2 positional arguments but 3 were given

这个错误提示是因为 `paddle.io.TensorDataset` 的初始化函数只接受一个参数，也就是一个张量。你在创建 `TensorDataset` 对象时传入了两个张量，因此出现了参数数量不匹配的错误。

解决这个问题的方法是将 `x_train_tensor` 和 `y_train_tensor` 合并为一个张量，然后再创建 `TensorDataset` 对象。可以使用 `paddle.concat` 函数实现张量合并。

示例代码如下：

import paddle

# 将 x_train_tensor 和 y_train_tensor 合并为一个张量
train_tensor = paddle.concat([x_train_tensor, y_train_tensor], axis=1)

# 创建 TensorDataset 和 DataLoader
train_dataset = paddle.io.TensorDataset(train_tensor)
train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=10, shuffle=True)

这样就可以成功创建数据集和数据加载器了。