下列代码提示：unsupported operand type(ss) for -：'numpy.ndarray'and'Timestamp'。请将它改为正确的。代码为df['day_index'] = (df['date'] - pd.Timestamp('2020-01-01')) / pd.Timedelta('1 day')

这个错误提示是因为你在尝试将一个 `Timestamp` 对象从另一个 `Timestamp` 对象中减去，从而得到一个 `Timedelta` 对象，而这个操作只有在两个 `Timestamp` 对象之间才能执行，而不能将 `Timestamp` 对象与 `numpy.ndarray` 对象相减。

你可以尝试将代码改为以下形式：

df['day_index'] = (df['date'] - pd.Timestamp('2020-01-01')).dt.days

这将使用 `Timedelta` 对象的 `dt.days` 属性，返回自时间戳以来的天数，从而得到一个整数。

相关问题

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'numpy.ndarray' and 'Timestamp'

这个错误通常发生在尝试在一个 `numpy.ndarray` 数组和一个 `Timestamp` 时间戳对象之间执行减法操作时。两者之间的操作是不兼容的。

要解决这个问题，你需要确保在执行减法操作之前，将 `Timestamp` 对象转换为与 `numpy.ndarray` 具有相同数据类型的对象。你可以使用 `Timestamp` 对象的 `to_numpy()` 方法将其转换为 numpy 数组，然后再进行减法运算。

以下是一个示例代码，演示了如何解决这个问题：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个包含 Timestamp 对象的 numpy 数组
timestamps = np.array([pd.Timestamp('2021-01-01'), pd.Timestamp('2021-01-02')])

# 将 Timestamp 对象转换为 numpy 数组
timestamps_np = timestamps.to_numpy()

# 执行减法操作
result = timestamps_np - timestamps_np[0]

print(result)

这样，你就可以成功执行减法操作，得到一个包含时间差的 numpy 数组。记得先安装 pandas 和 numpy 库，如果没有安装的话。

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'numpy.ndarray' and 'Tensor' 如何解决

这个错误通常是由于将`numpy.ndarray`和`Tensor`进行减法操作引起的。可以尝试将`numpy.ndarray`转换为`Tensor`，或者将`Tensor`转换为`numpy.ndarray`，以使它们的类型匹配。

如果你想将`numpy.ndarray`转换为`Tensor`，可以使用`torch.from_numpy()`函数。例如：

import numpy as np
import torch

numpy_array = np.array([1, 2, 3])
tensor = torch.from_numpy(numpy_array)

如果你想将`Tensor`转换为`numpy.ndarray`，可以使用`Tensor.numpy()`方法。例如：

import numpy as np
import torch

tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
numpy_array = tensor.numpy()

确保两个操作中的`numpy.ndarray`和`Tensor`类型匹配，即它们具有相同的形状和数据类型。