为何出现TypeError：datetime64[ns]无法转换为timedelta64[ns]？

报错原因 #

pd.to_timedelta()的作用是转换时间间隔类数据（比如字符串"5 days"、数值型小时数等）为timedelta类型，但你传入的是已转为datetime64[ns]的具体日期值——这类数据是时间点而非时间间隔，直接转换会触发类型不兼容的TypeError。

解决方法 #

将日期转为天数的核心是计算日期与某个基准日期的时间差，再提取天数。以下是两种常用实现：

方式1：以数据中的最小日期为基准（计算相对天数） #

import pandas as pd

# 先将日期列转为datetime类型，无效值转为NaT
df['dates'] = pd.to_datetime(df['dates'], errors='coerce')
# 计算每个日期与数据中最早日期的差值，提取天数
df['relative_days'] = (df['dates'] - df['dates'].min()).dt.days

方式2：以固定基准日期为基准（比如Unix纪元1970-01-01） #

import pandas as pd

df['dates'] = pd.to_datetime(df['dates'], errors='coerce')
# 定义固定基准日期
base_date = pd.to_datetime('1970-01-01')
# 计算每个日期与基准日的天数差
df['days_since_epoch'] = (df['dates'] - base_date).dt.days

补充说明 #

由于使用了errors='coerce'，无效的日期字符串会被转为NaT（Not a Time），对应的天数结果为NaN，可根据业务需求用fillna()等方法处理缺失值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mourya