Python asfreq（BDay（））的类型错误。计数--使用所有列数据吗？

正在尝试查找范围内的工作日计数。这就是我得到的

df['ENTRYDATE'] = pd.to_datetime(df['ENTRYDATE'], errors='coerce')
df['REQDATE'] = pd.to_datetime(df['REQDATE'], errors='coerce')
df['DELDATE'] = pd.to_datetime(df['DELDATE'], errors='coerce')
df['SHIPCONFIRMED'] = pd.to_datetime(df['SHIPCONFIRMED'], errors='coerce')
#df['DAYSLATE'] = df['DELDATE'] - df['REQDATE']
req_date = df['REQDATE']
del_date = df['DELDATE']
df['DAYSLATE'] = df.ix[req_date:del_date].asfreq(BDay()).count()

但是我得到了一个

TypeError

它看起来像是在读取整个列，而不是只处理该行中的数据

TypeError:“['2017-05-26T00:00:00.000000000”“2017-05-04T00:00:00.000000000”
“2017-05-22T00:00:00.000000000”“2017-05-12T00:00:00.000000000”
“2017-05-12T00:00:00.000000000”“2017-05-16T00:00:00.000000000”
“2017-04-27T00:00:00.000000000”“2017-05-26T00:00:00.000000000”。。。
“2017-05-18T00:00:00.000000000”2017-05-29T00:00:00.000000000“
“2017-05-02T00:00:00.000000000”“2017-05-02T00:00:00.000000000”
“2017-05-17T00:00:00.000000000”“2017-04-28:00:00.000000000']”是无效密钥

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非常感谢您提供的任何帮助或指导。

您的具体要求是什么？您有

req\u date=df['REQDATE']

，所以它是一列。也许您想做一些类似于

df['DAYSLATE']=df.DELDATE-df.REQDATE

的事情，然后在值为正时计数？不管怎样，看起来你把列和标量（？）@JohnE我原来有

df['DAYSLATE']=df.DELDATE-df.REQDATE

混在一起了，但这不考虑工作日。我试图计算Req日期和Del日期之间的工作日。谢谢同样，更改为

df.DELDATE

和

df.REQDATE

也会产生相同的错误。哦，我明白你想做什么了：你试图复制那里的第一个答案，但正如我上面提到的，你用日期列而不是标量（单值）日期填充。我现在没有时间做这件事，但是第二和第三个答案可能更容易通过应用程序实现。你到底在问什么？您有

req\u date=df['REQDATE']

，所以它是一列。也许您想做一些类似于

df['DAYSLATE']=df.DELDATE-df.REQDATE

的事情，然后在值为正时计数？不管怎样，看起来你把列和标量（？）@JohnE我原来有

df['DAYSLATE']=df.DELDATE-df.REQDATE

混在一起了，但这不考虑工作日。我试图计算Req日期和Del日期之间的工作日。谢谢同样，更改为

df.DELDATE

和

df.REQDATE

也会产生相同的错误。哦，我明白你想做什么了：你试图复制那里的第一个答案，但正如我上面提到的，你用日期列而不是标量（单值）日期填充。我现在没有时间做这方面的工作，但是第二个和第三个答案可能会更容易用apply实现。