如何将pandas Series转换为int类型解决timedelta传参报错

你通过.loc条件筛选返回的结果始终是pandas的Series结构，哪怕筛选后只剩1条匹配数据，它也不是单个整数标量。你之前调用tz.astype(int)只是修改了Series内部元素的存储类型，整个变量本质还是Series对象，timedelta的hours参数只接受数值类型，不接受Series，所以会触发类型报错。
从你打印的tz结果也能看出来：

215   -3
Name: summer, dtype: int32

左侧的215是这条数据对应的行索引，这是Series的标准打印格式，说明你拿到的根本不是单独的-3这个数值。
另外你原来的多国家判断写一长串or非常冗余，直接用成员判断in更简洁。

• 如果你能确定每个teamname在时区表里只会匹配到唯一一条记录，直接用.item()方法提取Series里的标量值即可：

# 替换原来的长串or判断
if country in {"Brazil", "DR-Congo", "Indonesia", "Kazakhstan", "Russia"}:
    tz = files.tz_club.loc[files.tz_club["shrt_nme"] == teamname, "summer"].item()

adjust_time = timedelta(hours=tz)

• 如果存在匹配不到数据、或者匹配到多条数据的可能，建议先做空值判断，再取第一条匹配结果，避免运行报错：

if country in {"Brazil", "DR-Congo", "Indonesia", "Kazakhstan", "Russia"}:
    tz_match = files.tz_club.loc[files.tz_club["shrt_nme"] == teamname, "summer"]
    if not tz_match.empty:
        tz = tz_match.iloc[0]
        adjust_time = timedelta(hours=tz)
    else:
        # 这里补充未匹配到时区的兜底处理逻辑，比如给默认值、打日志
        tz = 0
        adjust_time = timedelta(hours=tz)

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