获取卡车名称并汇总时长时出现Timedelta转int报错如何解决

报错原因 #

抛出的错误如下：
int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'Timedelta'
该错误的核心诱因是存储结果的变量X预先被定义为仅支持数值类型的结构（如整数数组、数值型列表），而df.Duration.sum()返回的是Timedelta时间差类型，无法自动转换为整数存入X，触发类型不匹配。

修复方案 #

方案1：适配现有循环逻辑 #

仅需调整X的初始化逻辑，也可根据需求将求和后的Timedelta转换为对应单位的数值（如总秒数、总小时数）后存入：

# 原代码中初始化X的部分替换为如下空列表
X = []
for i in range(N_Vehicles):
    dur_sum = df[df['Vehicle ID'] == vehicles['Vehicle ID'][i]].Duration.sum()
    X.append(dur_sum)
# 若需转为总小时数值，可将append行替换为：
# X.append(dur_sum.total_seconds() / 3600)

方案2：使用pandas groupby优化（推荐） #

无需手动写循环、去重匹配，代码更简洁执行效率更高，可直接替换你现有所有计算逻辑：

# 按车辆ID分组直接求和时长，返回索引为车辆ID、值为总时长的Series
X = df.groupby('Vehicle ID')['Duration'].sum()

# 若需转为总小时数值，修改为如下写法：
# X = df.groupby('Vehicle ID')['Duration'].sum().dt.total_seconds() / 3600

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