代码产生错误 "TypeError: 'DatetimeArray' with dtype datetime64[ns] does not support reduction 'sum'"

这个错误提示说明你在尝试对一个包含datetime64类型的数组（例如，Pandas的 DatetimeArray）执行求和操作（'sum'），但是这种类型的数据不适合直接做数值加法。datetime64类型的数据表示日期和时间，而不是数值。

在Pandas中，如果你有一个datetime列并且想计算其时间差（比如计算每一天有多少小时），你可以将时间部分提取出来，然后用数值型数据做求和。例如：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，其中有一列'date_time'
df['time_only'] = df['date_time'].dt.time
df['hours'] = df['time_only'].apply(lambda x: x.hour + x.minute/60)  # 求出每个时间的小时数

# 现在可以对'hours'列做求和
df['total_hours'] = df['hours'].sum()

如果你确实想计算整个日期范围内的天数，可以先转换日期到天数（如days_since_epoch），再求和：

df['days'] = df['date_time'].dt.days
total_days = df['days'].sum()

如果遇到TypeError，你应该检查一下是否正确地选择了适合操作的数据类型，或者是否有其他原因导致的异常，如数据清洗过程中丢失了一些非datetime类型的行。

相关问题

出现报错TypeError: datetime64 type does not support sum operations的原因及解决方法

报错"TypeError: datetime64 type does not support sum operations"通常是由于将 `datetime64` 类型的变量用于加法运算而导致的。由于 `datetime64` 类型是以 64 位整数表示日期或时间的，无法进行加法运算。

要解决这个问题，可以考虑使用 `timedelta` 对象，该对象表示时间间隔。例如，要将一个日期加上一定的天数，可以使用以下代码：

import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta

date = np.datetime64('2021-01-01')
delta = np.timedelta64(7, 'D')  # 7天的时间间隔
new_date = date + delta

在上面的代码中，我们首先将一个日期 `date` 转换为 `datetime64` 类型。然后，我们创建一个时间间隔 `delta`，表示 7 天的时间间隔。最后，我们使用加法运算符将日期和时间间隔相加，得到一个新的日期 `new_date`。

另外，如果你需要对日期进行复杂的计算，可以使用 Python 标准库中的 `datetime` 模块，该模块提供了丰富的日期和时间处理功能。

TypeError: the dtype datetime64[ns] is not supported for parsing, pass this column using parse_dates instead错在什么地方

这个错误通常出现在使用 pandas.read_csv() 函数读取 csv 文件时，其中某一列包含了 datetime64[ns] 类型的数据。解决这个问题的方法是将这一列数据使用 parse_dates 参数进行解析。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件，解析包含 datetime 类型数据的列
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['datetime_column'])

# 对解析后的数据进行操作
...

其中，`datetime_column` 是包含 datetime 类型数据的列名。你需要将其替换为你实际使用的列名。