plt.figure() day_part = time_grouped['2011-10-01':'2011-12-09'].groupby('InvoiceDate').agg({'Quantity': np.sum, 'Price': np.sum, 'InvoiceNo': np.size}).plot( secondary_y = 'InvoiceNo', figsize = (15, 5)) day_part.set_ylabel('Quantity & Price') day_part.right_ax.set_ylabel('Order quantities') plt.show()出现了错误：'<' not supported between instances of 'datetime.date' and 'str'

这个错误通常出现在比较日期类型和字符串类型的变量时。在这段代码中，可能是因为InvoiceDate列的数据类型为datetime.date而非字符串类型，所以代码在对DataFrame进行切片时使用了字符串类型的日期进行比较，从而出现了错误。

你可以尝试将代码中的日期字符串转换为datetime.date类型，然后再进行比较。例如，可以使用datetime模块的strptime()函数将字符串类型的日期转换为datetime.date类型，如下所示：

import datetime

start_date = datetime.datetime.strptime('2011-10-01', '%Y-%m-%d').date()
end_date = datetime.datetime.strptime('2011-12-09', '%Y-%m-%d').date()

day_part = time_grouped[start_date:end_date].groupby('InvoiceDate').agg({'Quantity': np.sum, 'Price': np.sum, 'InvoiceNo': np.size}).plot(secondary_y='InvoiceNo', figsize=(15, 5))

在这个例子中，我们使用了datetime.datetime.strptime()函数将'2011-10-01'和'2011-12-09'这两个字符串类型的日期转换为datetime.date类型，并将它们赋值给了start_date和end_date变量。然后，我们在time_grouped DataFrame上使用了[start_date:end_date]进行了切片，从而得到了2011年10月1日至2011年12月9日之间的数据。

如果这个解决方案没有解决问题，请提供更多的代码和错误信息，这样我就可以更好地帮助你解决问题。