before_eight = df[(df['opTime'].dt.time > start_time & df['opTime'].dt.time < end_time)]AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values

这个错误提示是因为df['opTime']这个列不是datetime格式，所以不能使用.dt访问器。你需要先将df['opTime']这一列转换为datetime格式，可以使用pd.to_datetime()函数进行转换，例如：

df['opTime'] = pd.to_datetime(df['opTime'])
before_eight = df[(df['opTime'].dt.time > start_time) & (df['opTime'].dt.time < end_time)]

其中，pd.to_datetime()函数将df['opTime']列转换为datetime格式，然后在使用.dt访问器来访问这一列的时间部分。注意，判断时间是否在[start_time, end_time)范围内的时候，需要使用括号将两个条件括起来，并用 & 进行连接。

相关问题

before_eight = df['opTime'].between_time(start_time,end_time)TypeError: Index must be DatetimeIndex

这个错误的原因是你使用了 `between_time` 方法，但是你的 DataFrame 的索引并不是 DatetimeIndex 类型。

你需要先将 DataFrame 的索引转换为 DatetimeIndex 类型，方法如下：

df.index = pd.to_datetime(df.index)

然后再使用 `between_time` 方法即可。完整的代码示例如下：

import pandas as pd

# 将索引转换为 DatetimeIndex
df.index = pd.to_datetime(df.index)

# 定义起始时间和结束时间
start_time = '08:00:00'
end_time = '20:00:00'

# 按时间范围过滤数据
before_eight = df['opTime'].between_time(start_time, end_time)

start_time = df_view['opTime'].values start_time = datetime.strptime(start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')TypeError: strptime() argument 1 must be str, not numpy.ndarray

这个错误是因为 `df_view['opTime'].values` 返回的是一个 `numpy.ndarray` 类型的数据，而 `datetime.strptime()` 函数的第一个参数需要是一个字符串类型的数据。因此，你需要将 `numpy.ndarray` 转换成字符串类型的数据，可以通过 `str()` 函数实现。

以下是一个可能的解决方案：

start_time = str(df_view['opTime'].values)
start_time = datetime.strptime(start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

注意，这里将 `numpy.ndarray` 类型的数据转换成了字符串类型，因此你需要确保数据中包含的日期格式是符合 `%Y-%m-%d %H:%M:%S` 的。如果数据中的日期格式不符合该格式，你需要相应地修改 `strptime()` 函数中的日期格式参数。