pd.to_timedelta运算失败排障：字符串与Timedelta无法相减错误

之前正常运行的代码：

for RxDat in df2:
       condition = (df['Tdate'] > RxDat - pd.to_timedelta(46, unit="D")) & (df['Tdate'] < RxDat)

现在触发报错：

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'Timedelta'

相关数据示例：

• df['Tdate']内容：

[Timestamp('2004-08-25 00:00:00'), Timestamp('2004-10-13 00:00:00'), Timestamp('2004-12-13 00:00:00'), Timestamp('2005-02-21 00:00:00'), Timestamp('2005-04-28 00:00:00'), Timestamp('2005-08-24 00:00:00')]

• df2['RxDate']内容：

[Timestamp('2004-08-20 00:00:00'), Timestamp('2004-08-23 00:00:00'), Timestamp('2004-08-18 00:00:00'), Timestamp('2004-08-15 00:00:00'), Timestamp('2004-08-12 00:00:00'), Timestamp('2004-08-13 00:00:00')]

错误原因 #

直接遍历df2时，迭代的是DataFrame的列名（字符串类型），而不是RxDate列里的Timestamp值。哪怕df2['RxDate']存的是时间戳，循环取到的还是列名字符串，自然无法和Timedelta执行减法运算。

修复方案 #

修改循环，直接遍历df2['RxDate']的具体值：

for RxDat in df2['RxDate']:
       condition = (df['Tdate'] > RxDat - pd.to_timedelta(46, unit="D")) & (df['Tdate'] < RxDat)

额外验证步骤 #

如果还是报错，先确认RxDate列的类型是否为datetime：

print(df2['RxDate'].dtype)
# 正常输出应为 datetime64[ns]，若不是则转换：
df2['RxDate'] = pd.to_datetime(df2['RxDate'])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JohnH