对代码采用上述更改后报错：TypeError: arg must be a string, datetime, list, tuple, 1-d array, or Series

看到您的提示，我想到是在创建DataFrame时出了问题。可能是您在创建DataFrame时没有将datetime对象转换为字符串。您可以在创建DataFrame时使用strftime函数将datetime对象转换为字符串，示例代码如下：

import pandas as pd

# 原始数据为列表
date_list = ['2019-1-1', '2019-1-2', '2019-1-3']

# 转换为datetime格式
date_datetime = pd.to_datetime(date_list)

# 将datetime格式转换为字符串
date_str = date_datetime.strftime('%Y-%m-%d')

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': date_str})

print(df)

输出结果如下：

         date
0  2019-01-01
1  2019-01-02
2  2019-01-03

可以看到，日期已经被正确转换为字符串，并且显示在DataFrame中。

相关问题

line 165, in to_numeric raise TypeError("arg must be a list, tuple, 1-d array, or Series") TypeError: arg must be a list, tuple, 1-d array, or Series

这个错误通常是因为pandas.to_numeric()函数的参数不正确。pandas.to_numeric()函数用于将对象转换为数字类型。根据错误信息，你传递给to_numeric()函数的参数不是列表、元组、一维数组或者Series类型。

请检查你的代码，确认你传递给to_numeric()函数的参数类型是否符合要求，或者尝试将参数转换成正确的类型。如果你需要更具体的帮助，请提供更多关于你的代码和错误信息的细节。

TypeError: arg must be a string, datetime, list, tuple, 1-d array, or Series

这个错误通常表示传递给函数的参数类型不正确。在这种情况下，你可能正在尝试将不正确的参数类型传递给了某个函数，例如字符串而不是datetime对象。

要解决这个问题，你需要检查代码中的参数，并确保它们符合函数的要求。你可以使用Python的`type()`函数检查参数类型，例如：

import pandas as pd

data = ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03']
df = pd.DataFrame(data)

print(type(df[0]))  # <class 'pandas.core.series.Series'>

在这个例子中，我们创建了一个包含三个日期字符串的列表，并将其转换为Pandas DataFrame。然后，我们使用`type()`函数检查DataFrame中的第一列的类型，发现它是一个`Series`对象。

如果你确定参数类型正确，但仍然遇到TypeError错误，请检查函数文档或Python库文档，以确保你正确地使用了函数。