Python 无法消除'；非类型'；对象在数据帧中不可编辑错误

我是一个新加入Python的老SAS用户。所以有几个例子说明了为什么会发生这种错误。比如说

我想消除这个错误源。我正在使用read_cvs阅读器创建的大型数据帧

print(df.size, df.shape, df.ndim)
7202952 (266776, 27) 2

日期和时间是对象：

print(df.Date.dtype)
print(df.Time.dtype)
object
object

因此我将它们转换为日期时间：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'])

将df.Date设置为索引：

df.set_index('Date', inplace=True)

删除na的：

df = df.dropna()
print(df.shape)
(266752, 26)

并验证有24行比上述少：

统计2015年12月25日的事故报告数量，包括：

print(len(df.loc['2015-07-04']))
625

print(len(df.loc[['2015-12-25','2015-12-26']]))

到目前为止还不错。现在统计2015年12月25日至2015年12月31日期间的事故报告数量，包括：

print(len(df.loc['2015-07-04']))
625

print(len(df.loc[['2015-12-25','2015-12-26']]))

返回：

TypeError: 'NoneType' object is not iterable

我已经没有主意了，所以我用以下方法检查索引：

print(df.index)
DatetimeIndex(['2015-01-09', '2015-01-09', '2015-02-23', '2015-02-23',
           '2015-02-23', '2015-02-11', '2015-02-11', '2015-02-23',
           '2015-02-23', '2015-04-18',
           ...
           '2015-08-30', '2015-11-29', '2015-11-29', '2015-11-29',
           '2015-07-26', '2015-07-26', '2015-12-31', '2015-07-28',
           '2015-07-28', '2015-07-15'],
          dtype='datetime64[ns]', name='Date', length=266752, freq=None)

我想了解这个错误的根源是什么。其他想法是：也许对df.Date进行排序会有所帮助，因为给定的日期是“无序的”，并且每天有多行

我认为去掉24行可以解决这个问题。我还假设，由于数据帧不包含任何对象，所以我不会有任何None对象

df.get_dtype_counts()
datetime64[ns]     1
int64             25
dtype: int64

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我该怎么办？

我的数据集也出现了同样的错误，但我发现当我使用pandas.to_datetime转换我选择的日期时，它起了作用。下面是一些示例代码：

df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=pd.date_range(start='2015-01-01', periods=6, freq='D'), columns=list('ABCD'))
len(df1.loc[['2015-01-01', '2015-01-03'],:])

返回一个错误

len(df1.loc[pd.to_datetime(['2015-01-01', '2015-01-03']),:])

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返回2

代码示例中的日期似乎与解释性文本不一致。