else('21年Q3转存' if '2021' in x and 0 < (datetime.strptime('2023-07-01', '%Y-%m-%d') - datetime.strptime(y, '%Y-%m-%d')).days + 1 < 51 and pd.notnull(x) and pd.notnull(y) TypeError: strptime() argument 1 must be str, not NAType

这个错误是由于 `strptime()` 函数期望接收字符串作为参数，但你传递了一个 `NAType` 对象。`NAType` 是 pandas 中表示缺失值（NaN）的特殊对象。

为了解决这个问题，你可以先检查 `y` 是否是 `NAType`，如果是的话可以将其转换为一个合适的字符串。例如，你可以将它转换为 `'NaT'` 字符串表示缺失值，或者根据实际需求选择其他形式。

以下是修改后的代码示例：

import pandas as pd
from datetime import datetime

def process_data(x, y):
    if '2021' in x and 0 < (datetime.strptime('2023-07-01', '%Y-%m-%d') - datetime.strptime(str(y), '%Y-%m-%d')).days + 1 < 51 and pd.notnull(x) and pd.notnull(y):
        return '21年Q3转存'
    else:
        return '其他操作'

# 示例数据
data = {'x': ['2021-01-01', '2022-02-01', '2021-09-01', pd.NaT],
        'y': ['2020-12-01', '2022-01-01', '2021-06-01', pd.NaT]}
df = pd.DataFrame(data)

# 应用处理函数到DataFrame的每一行
df['result'] = df.apply(lambda row: process_data(row['x'], row['y']), axis=1)

print(df)

这段代码将会对 DataFrame 中的每一行应用 `process_data()` 函数，并将结果存储在名为 `'result'` 的新列中。如果满足条件，结果为 `'21年Q3转存'`，否则为 `'其他操作'`。

希望这可以解决你的问题！如果还有其他疑问，请随时向我提问。