解决Pandas从v1升级到v2后timedelta64类型转换ValueError

Pandas 2.0对timedelta64类型的astype转换做了限制，不再支持直接转换到timedelta64[D]维度，仅保留秒（s）、毫秒（ms）、微秒（us）、纳秒（ns）的转换支持，这就是你遇到报错的原因。

针对你的需求，有以下几种替代方案：

方案1：获取整数天数（最直接） #

如果只需要天数的数值（整数类型），直接使用dt.days属性提取：

df['recency'] = df['recency'].dt.days

方案2：保留timedelta类型 #

若需要保持结果为timedelta类型，可先提取天数再用pd.to_timedelta转换：

df['recency'] = pd.to_timedelta(df['recency'].dt.days, unit='D')

方案3：截断/取整到整天的timedelta #

如果需要对原timedelta进行截断（或取整）到整天，使用dt.floor()或dt.round()方法：

# 截断到整天（舍去时分秒）
df['recency'] = df['recency'].dt.floor('D')
# 或四舍五入到整天
df['recency'] = df['recency'].dt.round('D')

修改后的完整示例代码 #

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'designation_date': ['2021-01-01', '2021-01-02']})
df['recency'] = pd.to_datetime('today') - pd.to_datetime(df['designation_date'])
# 任选一种方案替换原astype行
df['recency'] = df['recency'].dt.days  # 方案1示例

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cornelius Roemer