Python：将两个日期相减后的timedelta值转换为整数数据类型（AttributeError）

我有以下由以下代码生成的数据集输出（如下所示）：

df_EVENT5_5['dtin'] = pd.to_datetime(df_EVENT5_5['dtin'])
df_EVENT5_5['age'] = df_EVENT5_5['dtin'].apply(dt.datetime.date) - df_EVENT5_5['dtbuilt'].apply(dt.datetime.date)

id  age
1   6252 days, 0:00:00
2   1800 days, 0:00:00
3   5873 days, 0:00:00

df_EVENT5_5['age_no_days'] = df_EVENT5_5['age'].dt.total_seconds()/ (24 * 60 * 60) 

在上述数据集中，在数据框上运行数据类型后，年龄似乎是一个对象

我想将“age”列转换为一个仅值为days的整数数据类型。下面是我想要的输出：

id  age
1   6252 
2   1800 
3   5873 

我尝试了以下代码：

df_EVENT5_5['dtin'] = pd.to_datetime(df_EVENT5_5['dtin'])
df_EVENT5_5['age'] = df_EVENT5_5['dtin'].apply(dt.datetime.date) - df_EVENT5_5['dtbuilt'].apply(dt.datetime.date)

id  age
1   6252 days, 0:00:00
2   1800 days, 0:00:00
3   5873 days, 0:00:00

df_EVENT5_5['age_no_days'] = df_EVENT5_5['age'].dt.total_seconds()/ (24 * 60 * 60) 

以下是错误：

---

AttributeError:只能将.dt访问器与datetimelike值一起使用

获取对象列的事实向我表明，有些值无法解释为正确的TimeDelta。如果是这种情况，我将使用

pd.to_timedelta

和参数

errors='concurve'

，然后调用

dt.days

：

df['age'] = pd.to_timedelta(df['age'],errors='coerce').dt.days
>>> df
   id   age
0   1  6252
1   2  1800
2   3  5873

我得到以下错误-->溢出错误：int太大，无法转换