TypeError: cannot astype a datetimelike from [datetime64[ns]] to [int32]

这个错误提示表明在将 datetime 类型的时间戳转换为数值类型时，使用了不支持的数据类型。

可以尝试使用 `astype` 方法将 datetime 类型的时间戳转换为 Pandas 中的 `Timedelta` 类型，然后再将其转换为数值类型。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设时间列是第一列，数据保存在 DataFrame 类型的变量 data 中
time_col = pd.to_datetime(data.iloc[:, 0], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
time_col = (time_col - pd.Timestamp("1970-01-01")) // pd.Timedelta("1s")  # 将时间戳转换为数值类型

# 现在 time_col 变量中保存的是数值类型的时间戳

在上面的示例代码中，我们首先使用 `to_datetime` 方法将时间列转换为 datetime 类型的时间戳格式，其中 `format` 参数用于指定时间戳的格式。然后，我们将时间戳减去 1970 年 1 月 1 日的时间戳，并将结果除以 `Timedelta` 类型的 "1s"，以转换为秒级别的时间戳。最终得到的 `time_col` 变量中保存的是数值类型的时间戳。

相关问题

TypeError: Cannot convert undefined or null to object TypeError: Cannot convert undefined or null to object

这个错误是由于试图将null或undefined转换为对象时引起的。具体地说，当我们尝试使用Object.keys方法时，如果传递的参数是null或undefined，就会引发这个错误。

在这个情况下，根据引用，当commentInfo对象里面没有explain、images属性时，commentInfo.explain、commentInfo.images的值会是undefined。因此，如果我们尝试对undefined使用Object.keys方法，就会报错。

要解决这个错误，我们可以在使用Object.keys方法之前，先检查commentInfo对象是否存在explain、images属性。我们可以使用if语句或者三元运算符来进行条件判断，避免将null或undefined传递给Object.keys方法。

同时，还可以在使用commentInfo.explain、commentInfo.images之前，也先进行条件判断，确保这些属性的值不为null或undefined。这样可以避免后续操作中出现类似TypeError的错误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

TypeError: Cannot convert input [0 2021-11-16 1 2021-09-20 2 2021-05-28 Name: 合同开始日期, dtype: datetime64[ns]] of type <class 'pandas.core.series.Series'> to Timestamp

这个错误是因为你试图将一个Series类型的数据传递给了一个需要Timestamp类型数据的函数或方法。你可以尝试使用Series中的某个元素或使用Series中的某个方法将其转换为Timestamp类型。例如，如果你想要将Series中的第一个元素转换为Timestamp类型，你可以使用Series中的iloc方法来获取它，然后使用pandas.to_datetime方法将其转换为Timestamp类型。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个Series
s = pd.Series(['2021-11-16', '2021-09-20', '2021-05-28'], name='合同开始日期')

# 将第一个元素转换为Timestamp类型
timestamp = pd.to_datetime(s.iloc[0])

这样就可以得到一个Timestamp类型的变量timestamp，你可以将其传递给需要Timestamp类型数据的函数或方法。