如何在pandas中将int转换为datetime并完成多日期比较？

报错原因 #

1. 初始的TypeError: '<' not supported between instances of 'int' and 'datetime.date'是因为参与比较的三列数据类型不一致：Text_Date列为int类型（一般存储的是类似20211008的数字格式日期），set_date和set_date_2为datetime.date类型，不同类型无法直接比较。
2. 转换时触发的ValueError是因为你手动指定了format='%Y%m%d'，但Text_Date列中存在部分YYYY-MM-DD HH:MM:SS格式的字符串，和指定格式不匹配导致转换失败。

解决方案 #

步骤1：统一转换三列为pandas datetime类型 #

无需手动指定格式，让pandas自动推断不同形式的日期，同时用errors='coerce'避免非法日期直接打断执行：

# 转换Text_Date列，自动适配数字、带横杠、带时间的多种日期格式
Manual_Dialling['Text_Date'] = pd.to_datetime(Manual_Dialling['Text_Date'], errors='coerce')
# 同步转换另外两个对比列，保证类型一致
Manual_Dialling['set_date'] = pd.to_datetime(Manual_Dialling['set_date'], errors='coerce')
Manual_Dialling['set_date_2'] = pd.to_datetime(Manual_Dialling['set_date_2'], errors='coerce')

步骤2（可选）：统一仅保留日期维度 #

如果不需要时间维度参与比较，可统一提取日期部分，保证三列都是datetime.date类型：

Manual_Dialling['Text_Date'] = Manual_Dialling['Text_Date'].dt.date
Manual_Dialling['set_date'] = Manual_Dialling['set_date'].dt.date
Manual_Dialling['set_date_2'] = Manual_Dialling['set_date_2'].dt.date

步骤3：执行原有比较逻辑 #

此时三列类型完全一致，np.where可以正常执行：

np.where((Manual_Dialling['Text_Date'] > Manual_Dialling['set_date']) & (Manual_Dialling['Text_Date'] < Manual_Dialling['set_date_2']), 1, 0)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者coder_bg