pandas DatetimeIndex下浮点数列除以日期间隔报错如何处理

• 你调用df.index.to_pydatetime()得到的是numpy数组，datetime(2021,10,21)与该数组做减法得到的是timedelta64类型的numpy数组，numpy原生数组没有days属性，只有pandas的TimedeltaIndex或Timedelta类型对象才支持直接取days属性。
• 额外注意你的代码里列名也存在不匹配问题：示例数据中浮点列名为Floatcol1，但你代码里写的是floatnumbers，也会触发列不存在的报错。

方法1（推荐）：直接用Pandas原生日期索引运算，不用转python datetime #

你的索引本身就是DatetimeIndex类型，直接和pandas时间戳做减法得到TimedeltaIndex，可以直接取days属性：

import pandas as pd
# 列名替换为你实际的列名即可
df['calc'] = df['Floatcol1'] / (pd.Timestamp('2021-10-21') - df.index).days

方法2：如果必须用标准库datetime对象，把差值转成pandas Series后取天数值 #

import datetime
# 先计算差值数组
delta_arr = datetime.datetime(2021,10,21) - df.index.to_pydatetime()
# 转成Series后用dt.days取天数值，指定索引对齐原数据避免错位
df['calc'] = df['Floatcol1'] / pd.Series(delta_arr, index=df.index).dt.days

• 如果索引中存在晚于2021-10-21的日期，计算得到的days为负数，可根据业务需求自行做边界过滤
• 原列中的nan值计算后会自动保留，不需要额外处理

内容的提问来源于stack exchange，提问作者asimo