train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)

这段代码将一个名为`df1`的Pandas数据框转换为一个PyTorch张量`train_x`。与之前不同的是，这里使用了`.values`方法获取数据框中的数据，并指定了数据类型为`torch.float32`。这样做的好处是可以避免上一个错误，因为`.values`返回的是一个NumPy数组，与PyTorch张量的数据类型兼容。

需要注意的是，这种转换方式只适用于数据框中所有的列都是数值型数据。如果数据框中包含非数值型数据，例如字符串或分类变量，需要先将它们转换为数值型数据，才能将整个数据框转换为张量。