无法计算datetime列最小值：分组聚合时Timestamp与int比较报错

问题核心 #

你虽然把Next Installment Date转成了datetime类型，但列里大概率还混有int类型的值（比如未成功转换的时间戳、无效数字），导致聚合求min时，系统尝试把Timestamp和int做比较，触发了类型不兼容的报错。

解决步骤 #

1. 先排查列内的类型分布
   执行以下代码，确认列里是不是真的全是datetime类型：

installments_df['Next Installment Date'].apply(type).value_counts()

如果输出里出现<class 'int'>，说明确实存在混合类型。

2. 强制统一列类型
   用pd.to_datetime重新转换，同时把无法转换的无效值转为NaT（datetime类型的缺失值）：

installments_df['Next Installment Date'] = pd.to_datetime(installments_df['Next Installment Date'], errors='coerce')

之后可以查看转换后的缺失值数量，判断是否需要处理：

installments_df['Next Installment Date'].isna().sum()

如果缺失值不多，要么删除对应行，要么根据业务逻辑填充合理的日期值。

3. 重新执行聚合操作
   确认列类型完全统一后，再运行你的聚合代码：

installments_df.groupby(['loan_id']).aggregate({
    'amount': 'max', 
    'installment_number': 'max', 
    'Remaining_Tenor': 'sum', 
    'Next Installment Date': 'min'
})

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kerolos Reda