Pandas Timestamp与字符串比较报错及循环逻辑修复咨询

首先，你的报错原因很明确：你把Date列转成了字符串格式（通过dt.strftime('%m-%d-%Y')），而ICO_to是Timestamp类型，字符串和时间戳无法直接比较，所以触发了TypeError。

修正思路 #

1. 保留Date列的datetime类型，不要转成字符串，这样才能和时间运算后的结果进行比较。
2. 避免使用iterrows()循环（pandas中循环效率极低，尤其是数据量大的时候），改用矢量化布尔索引来过滤行，既简洁又高效。

修正后的代码 #

import pandas as pd

# 先处理列名和类型转换
D1.rename(columns={'ICO to': 'ICO_to'}, inplace=True)
D1['Date'] = pd.to_datetime(D1['Date'])  # 保持datetime类型，不转字符串
D1['ICO_to'] = pd.to_datetime(D1['ICO_to'])

# 计算ICO_to减去5天的阈值
threshold = D1['ICO_to'] - pd.Timedelta(days=5)
# 过滤出Date >= threshold的行（也就是删除Date < threshold的行）
D1 = D1[D1['Date'] >= threshold]

为什么不用循环？ #

iterrows()会逐行遍历数据，当DataFrame行数较多时，速度会非常慢。而矢量化操作是pandas的核心优势，它会对整列数据进行批量运算，性能提升非常明显。

验证你的示例数据 #

你的示例中ICO_to是2017-05-30，减去5天后是2017-05-25，而所有Date都是2017-06-12及以后，都大于这个阈值，所以最终不会删除任何行，符合预期逻辑。

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