运行这段代码出现TypeError: '<' not supported between instances of 'datetime.date' and 'int'错误csp_info.replace(to_replace=r'^\s*$', value=np.nan, regex=True, inplace=True) csp_info.dropna(inplace=True) csp_info['year'] = csp_info['DealTime'].str.split('/', expand=True)[0] csp_info['month'] = csp_info['DealTime'].str.split('/', expand=True)[1] csp_info['day'] = csp_info['DealTime'].str.split('/', expand=True)[2].str.split(' ', expand=True)[0] stu_info_copy = stu_info[['bf_StudentID','cla_id']] # csp_info_copy = csp_info.copy() csp_info['csp_date'] = 0 csp_info['Mon'] = 0 for i in range(csp_info['csp_date'].shape[0]): csp_info['csp_date'].iloc[i] = str(csp_info['year'].iloc[i]) + '-' + str(csp_info['month'].iloc[i]) + '-' + str( csp_info['day'].iloc[i]) csp_info['Mon'].iloc[i] = float(str(csp_info['MonDeal'].iloc[i]).split('-')[1]) # print(csp_info) csp_info['csp_date'] = pd.to_datetime(csp_info['csp_date']).dt.date csp_info_copy = csp_info[['bf_StudentID', 'csp_date', 'Mon']] csp_num = csp_info_copy.groupby(['csp_date']).count().reset_index() csp_info_date_all = [] for i in range(csp_num.shape[0]): csp_info_date_all.append(str(csp_num['csp_date'].iloc[i])) print(len(csp_info_date_all)) stu_info_copy_merge = pd.merge(stu_info_copy, csp_info_copy, on='bf_StudentID', how='left') stu_info_copy_merge = stu_info_copy_merge.fillna(0) Mon_arr = [] for i in range(len(classId)): stu_info_copy_merge_id = stu_info_copy_merge.drop(stu_info_copy_merge[stu_info_copy_merge['cla_id'] != classId[i]].index) print(stu_info_copy_merge_id) csp_date = [] Mon= [] Num= [] csp_money = stu_info_copy_merge_id[['csp_date', 'Mon']].groupby('csp_date').sum().reset_index() csp_num = stu_info_copy_merge_id[['csp_date','Mon']].groupby('csp_date').count().reset_index() print(csp_money) print(csp_num)

这段代码出现了TypeError: '<' not supported between instances of 'datetime.date' and 'int'错误。可能是因为在代码中使用了日期类型和整数类型之间的比较，导致出现了错误。具体原因需要查看代码中的其他部分。

相关问题

运行上段代码出现TypeError: '<' not supported between instances of 'int' and 'str'

这个错误是由于在排序过程中，第一列的元素被认为是字符串，而不是数。为了解决这个问题，你可以在排序前将第一列的元素转换为整数类型。以下是修改后的代码：

import csv

# 读取CSV文件
input_filename = 'data.csv'  # 替换为你的输入文件名
output_filename = 'sorted_data.csv'  # 替换为你的输出文件名
data = []
with open(input_filename, 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    header = next(reader)  # 读取并保存头部信息
    for row in reader:
        data.append(row)

# 将第一列转换为整数并排序
data = [[int(row[0])] + row[1:] for row in data]
data.sort(key=lambda x: x[0])  # 按第一列排序

# 保存排序后的数据到新的CSV文件
with open(output_filename, 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(header)  # 写入头部信息
    for row in data:
        writer.writerow(row)

print("数据已成功排序并保存到文件:", output_filename)

在这个修改后的代码中，我添加了一个lambda函数作为`sort()`函数的`key`参数，用于指定排序的依据。通过`lambda x: x[0]`，我们告诉代码使用每个子列表的第一个元素来进行排序。

这样，代码会先将第一列的元素转换为整数类型，然后按照第一列的整数值从小到大进行排序，并将排序后的数据写入到新的CSV文件中。

希望这次修改能够解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。

if current_date - buy_date >= 3: 报错TypeError: '>=' not supported between instances of 'datetime.timedelta' and 'int'

这个报错是因为你在比较一个时间差（datetime.timedelta）和一个整数。在Python中，datetime.timedelta对象表示时间差，它不能直接与整数进行比较。

要解决这个问题，你需要将整数转换为datetime.timedelta对象，然后再进行比较。你可以使用datetime模块中的timedelta函数来创建时间差对象。下面是一个示例代码：

from datetime import datetime, timedelta

current_date = datetime.now()
buy_date = datetime(2022, 1, 1)  # 假设购买日期为2022年1月1日

# 计算时间差
time_diff = current_date - buy_date

# 将整数3转换为时间差对象
threshold = timedelta(days=3)

# 比较时间差和阈值
if time_diff >= threshold:
    print("已经过了3天")
else:
    print("还不到3天")

在这个示例中，我们首先使用datetime.now()获取当前日期和时间。然后，我们将购买日期设置为一个特定的日期（在这里假设为2022年1月1日）。接下来，我们计算当前日期和购买日期之间的时间差，并将其存储在time_diff变量中。然后，我们使用timedelta(days=3)创建一个时间差对象，表示3天的时间差。最后，我们将time_diff与threshold进行比较，并根据结果打印相应的消息。

你可以根据自己的需求修改代码中的日期和阈值。希望这可以帮助你解决问题！如果有任何疑问，请随时问我。