带日期索引的Pandas DataFrame按时间段选行触发类型错误的解决求助

两个报错的核心触发原因：

• TypeError: '<' not supported between instances of 'Timestamp' and 'str'：你的DataFrame索引自始至终都是字符串类型，没有转为可用于时间比较的DatetimeIndex，所以pandas无法执行Timestamp和字符串的大小排序比较。
• TypeError: 'DatetimeIndex' object is not callable：一是操作时误把DataFrame的index属性当成方法加了括号调用（df.index是存储索引的属性，不是可执行的方法）；二是执行set_index时没有接收方法返回的新DataFrame，导致原数据的索引根本没有完成替换。

1. 先将原索引转为标准化时间类型
   执行代码把索引字符串转为pandas可识别的时间对象，注意不要给df.index加多余的括号：

   time_index = pd.to_datetime(df.index)
   

   如果存在格式不统一的时间字符串，可以补充参数增强兼容性：

   # 无法解析的时间会被转为空值，不会触发报错
   time_index = pd.to_datetime(df.index, errors="coerce")
   

2. 正式替换DataFrame的时间索引
   set_index方法默认返回设置好索引的新DataFrame，不会修改原对象，必须通过赋值保留替换后的结果，两种写法二选一即可：

   # 写法1：赋值接收返回值
   df = df.set_index(time_index)
   
   # 写法2：使用inplace参数原地修改
   df.set_index(time_index, inplace=True)
   

   很多人执行这步操作无效，就是因为只写了df.set_index(time_index)没有把返回值赋值给df，原对象没有任何修改。

3. 校验索引是否替换成功
   执行打印代码确认类型正确：

   print(type(df.index))
   

   正常输出应为pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex，代表索引已经转换完成。

索引转换完成后，你之前尝试的几种切片写法都可以正常运行，不需要额外调整：

# 直接用字符串格式的时间区间切片
AntCris = df.loc['2005-01-02':'2007-07-01']

# 传入Timestamp对象做切片
AntCris = df.loc[Timestamp('2005-01-02 00:00:00'):Timestamp('2007-07-01 00:00:00')]

注意：DatetimeIndex类型的索引支持自动类型匹配，即使切片传的是字符串格式的时间，pandas也会自动转换为Timestamp完成比较，不需要手动做类型强转。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Videgain