KeyError: 'trade_date'

这个错误通常是因为你使用的DataFrame中没有名为'trade_date'的列，而你尝试在该列上进行操作。可能的原因是你使用的数据源与示例代码中使用的数据源不同，或者你需要在代码中指定正确的列名。

以下是一个示例代码，可以通过Tushare获取某股票在2022年1月1日的分钟数据，并对数据进行简单的处理：

import tushare as ts

# 设置Tushare的token
ts.set_token('your_token_here')

# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取某股票在2022年1月1日的分钟数据
df = pro.bar(ts_code='000001.SZ', start_date='20220101', end_date='20220101', freq='1min')

# 将'time'列转换为Datetime类型
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

# 将'time'列设置为索引
df.set_index('time', inplace=True)

# 选择'trade_vol'列，并对其进行求和
trade_vol_sum = df['trade_vol'].sum()

print('交易量总计：', trade_vol_sum)

在上述代码中，我们首先使用Tushare的pro_bar()函数获取了某股票在2022年1月1日的分钟数据，然后将'time'列转换为Datetime类型，并将其设置为索引。最后，我们选择了'trade_vol'列，并对其进行了求和。需要注意的是，这里的'trade_vol'列是示例数据中的列名，如果你使用的数据源中列名不同，需要相应地进行修改。