KeyError: Timestamp('2020-07-01 00:00:00')

根据引用中的代码，可以看出这是一个关于Zipline的自定义bundle的配置。自定义bundle是用来加载数据到Zipline的扩展包。在这个例子中，使用了csvdir_equities来加载股票数据，并设置了起始日期和结束日期。同时，也可以设置交易日历的名称和每天的交易分钟数。

引用中的错误信息是关于MySQL数据库的一个错误，错误代码是1067，错误信息是"Invalid default value for 'logout_time'"。这个错误通常是由于sql_mode的设置不正确导致的。

引用中的代码是关于使用3taps API的示例代码，其中包含了一个请求的url和参数。根据返回的response，可以看出请求并没有成功，出现了一个错误信息"example err"。

至于你提到的KeyError: Timestamp('2020-07-01 00:00:00')，根据提供的信息无法确定具体的上下文。可能是在使用Zipline或其他Python代码时出现了一个KeyError异常，其中的键是一个时间戳为'2020-07-01 00:00:00'的对象。

希望以上信息能对你有所帮助，如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

上面的代码显示"KeyError:timestamp"

如果运行上述代码时出现 `KeyError: 'timestamp'` 错误，那是因为在处理 JSON 数据时，数据字典中可能缺少 `'timestamp'` 这个键。这通常意味着你提供的 JSON 示例数据结构与我们预期的格式不符。

检查你的 JSON 文件，确认每个对象是否都包含有 `'timestamp'` 和 `'value'` 这两个字段。如果不是，你需要修改加载数据的方式，例如将 `data` 初始化为：

data = [
    {"time": "2023-01-01", "value": 5},  # 修改为 'time' 而不是 'timestamp'
    {"time": "2023-01-02", "value": 10},
    ...
]

然后更新代码中的 `pd.to_datetime(df['timestamp'])` 为 `pd.to_datetime(df['time'])`。

如果你确定 JSON 数据已经包含了正确的键，但是仍然报错，可能是因为某些记录的 `'time'` 字段可能是非字符串格式，导致无法转换。在这种情况下，需要先处理数据使其符合转换的要求。

KeyError: "Cannot get left slice bound for non-unique label: Timestamp('2005-08-01 00:00:00')"

这个问题看起来是在尝试从数据集中获取某个时间戳对应的切片时出现了KeyError。这个错误通常发生在你尝试获取一个非唯一标签（可能是时间戳）对应的切片时。

这个错误可能的原因是你在尝试获取一个不唯一的时间戳对应的切片，而数据集可能并没有为这个时间戳保存对应的值。在pandas库中，如果你尝试获取一个不存在的标签（在这种情况下是时间戳），pandas会抛出KeyError。

解决这个问题的方法取决于你的具体需求。如果你需要的是这个时间戳对应的数据，你需要确保数据集中有这个时间戳的值。如果数据集中的时间戳是唯一的，那么你可能需要检查你的代码以确保你正确地使用了这个时间戳。

如果这个时间戳是在数据集中的某一列，你可能需要检查这一列的值是否正确，或者是否有可能出现重复的值。如果这个时间戳是作为索引使用的，那么你需要确保它在数据集中是唯一的。

如果你需要更具体的帮助，你可以提供更多的代码或数据集的信息。

这是一个可能的解决方案的代码样例：

# 假设df是你的DataFrame
# 确保你的时间戳是唯一的
df = df.drop_duplicates(subset='your_timestamp_column')

# 现在你可以使用这个时间戳来获取切片了
df_slice = df[df['your_timestamp_column'] == 'your_timestamp]

请注意，你需要将'your_timestamp_column'和'your_timestamp'替换为你的实际列名和时间戳值。如果你的时间戳值不是字符串类型，你可能还需要进行类型转换。