使用pandas get_indexer找最近日期触发TypeError类型比较错误

错误原因 #

你调用df.index.get_indexer()时，操作的是DataFrame的默认整数索引（dtype=int64），但传入的是datetime64[ns]类型的目标时间，两种类型无法直接比较，因此抛出类型不匹配错误。问题核心是你搞错了操作对象——datetime数据存储在DataFrame的列中，而非索引上。

解决方案 #

方案1：将datetime列设为索引后查找 #

把存储datetime数据的列转为DatetimeIndex，再使用get_indexer方法：

import pandas as pd

# 假设你的datetime列名为'datetime'，先确保列是datetime类型
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])
# 将该列设置为DataFrame的索引
df = df.set_index('datetime')

# 现在可以正常调用get_indexer查找最近值
target_time = pd.to_datetime('2019-04-09 17:01:00')
result = df.index.get_indexer([target_time], method='nearest')
# result会返回目标时间对应的索引位置，这里结果是[16]，对应2019-04-09 17:00:00

方案2：不修改索引，直接对datetime列计算最近值 #

如果不想改动原有索引，可通过计算时间差的绝对值找到最近的记录：

import pandas as pd

target_time = pd.to_datetime('2019-04-09 17:01:00')
# 计算每条记录与目标时间的时间差绝对值，取最小的索引
nearest_idx = (df['datetime'] - target_time).abs().idxmin()
# 获取对应的最近时间
nearest_time = df.loc[nearest_idx, 'datetime']
# nearest_time结果为2019-04-09 17:00:00

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mark