关于#python#的问题：进行groupby时，出现datetime64 type的错误提示

Question

出现执行错误提示：
raise TypeError(f"datetime64 type does not support {how} operations")
TypeError: datetime64 type does not support sum operations

# 执行以下代码出现上述提示：
import os  
import xlwings as xw  
import pandas as pd  
app = xw.App(visible = False, add_book = False) 
file_path = '销售表'  
file_list = os.listdir(file_path)  
for i in file_list: 
    if os.path.splitext(i)[1] == '.xlsx':  
        workbook = app.books.open(file_path + '\\' + i)  
        worksheet = workbook.sheets  
        for j in worksheet:    
            values = j.range('A1').expand('table').options(pd.DataFrame).value  
            values['销售利润'] = values['销售利润'].astype('float')
            result = values.groupby('销售区域').sum()
            j.range('J1').value = result['销售利润']
        workbook.save() 
        workbook.close()  
app.quit() 

上述代码实现功能：对多个工作簿中的工作表分别进行分类汇总（如下图所示）

请教如何解决该问题？

Answer 1

以下内容由CHATGPT及笑面虎共同生成、有用望采纳：

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【您想要解决的问题】：您提问的目的是解决在使用Python的Pandas库进行groupby操作时，遇到的错误提示，即在尝试对datetime64类型的数据进行sum（求和）操作时引发的TypeError。

【图片内容】：您上传的图片是一张销售数据表的截图，包含了订单编号、销售区域、下单日期、销售数量、销售单价、销售金额、销售成本和销售利润等列。

【问题出现原因】：根据您提供的代码和错误信息，问题出现的原因是在执行groupby操作并使用sum函数时，Pandas试图对datetime64类型的数据进行求和，这是不被支持的。在您的数据集中，可能存在datetime64类型的列，比如“下单日期”，而sum函数不能直接应用于这种类型的数据。

【问题解决方案】：为了解决这个问题，您需要确保groupby操作中不包括datetime64类型的列，或者在进行求和之前将这些列转换为可以求和的类型，如将日期时间转换为表示时间差的整数类型。

【提供代码】：以下是修改后的代码，它将排除“下单日期”列，并且只对“销售利润”进行求和操作：

import os  
import xlwings as xw  
import pandas as pd  
app = xw.App(visible=False, add_book=False) 
file_path = '销售表'  
file_list = os.listdir(file_path)  
for i in file_list: 
    if os.path.splitext(i)[1] == '.xlsx':  
        workbook = app.books.open(file_path + '\\' + i)  
        worksheet = workbook.sheets  
        for j in worksheet:    
            values = j.range('A1').expand('table').options(pd.DataFrame).value  
            # 确保销售利润列是浮点数类型
            values['销售利润'] = values['销售利润'].astype('float')
            # 排除下单日期列，只对销售利润进行求和
            result = values.groupby('销售区域')['销售利润'].sum().reset_index()
            j.range('J1').value = result.set_index('销售区域')['销售利润'].to_frame()  # 将结果设置到工作表中
        workbook.save() 
        workbook.close()  
app.quit() 

【代码运行方式】：您需要在具有Python环境的计算机上运行此代码，且需要安装xlwings和pandas库。您可以在命令行或IDE中运行此脚本。

【代码预期运行结果】：代码将遍历指定文件夹中的所有Excel文件，对每个文件中的每个工作表进行操作，计算每个销售区域的“销售利润”总和，并将结果输出到工作表的'J1'位置。

【推荐相关链接】：

• Pandas官方文档
• xlwings官方文档
• Python官方文档