datetime.datetime.timestamp(date_time[5])

这段代码的作用是将一个datetime对象转换为UNIX时间戳（即从1970年1月1日00:00:00 UTC到该日期时间的秒数）。但是存在一个语法错误，应该是`datetime.datetime.timestamp(date_time)`而不是`datetime.datetime.timestamp(date_time[5])`。因为`date_time`本身就应该是一个`datetime`对象，而不是`datetime`对象的一个元素。

相关问题

timestamp_s = date_time.map(datetime.datetime.timestamp)

这行代码使用了 Python 标准库中的 datetime 模块，将一个日期时间对象列表 date_time 转换为对应的 Unix 时间戳列表 timestamp_s。具体来说，datetime.datetime.timestamp() 方法将一个 datetime 对象转换为对应的 Unix 时间戳，即距离 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC（协调世界时）的秒数。这个方法返回的是浮点数类型的时间戳。在这个代码中，map() 函数用于对 date_time 列表中的每个日期时间对象都调用 timestamp() 方法，返回一个新的时间戳列表。

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。