从另一个日期减去一个熊猫日期会出现很多错误

Question

我正在扫描日期列表以在Pandas数据框中找到最短日期，然后从所有其他日期中减去最短日期，以获取最小日期与其他日期之间的天数。它在我的计算机上使用以下代码运行：

MinDay = a1_raw_data['EventDate'].min()
a1_raw_data['DaysSince'] = (a1_raw_data['EventDate'] - MinDay) / np.timedelta64(1, 'D')

我现在正在云上尝试它，它似乎通过将其解释为字符串来给我带来错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

此外，我还尝试将两个日期都转换为如下日期：

MinDay = a1_raw_data['EventDate'].min()

MinDay = pd.to_datetime(MinDay)
a1_raw_data['EventDate'] = pd.to_datetime(a1_raw_data['EventDate'])

a1_raw_data['DaysSince'] = (a1_raw_data['EventDate'] - MinDay) / np.timedelta64(1, 'D')

错误：

TypeError: data type "datetime" not understood

并修改了减法，如下所示：

MinDay = a1_raw_data['EventDate'].min()

MinDay = pd.to_datetime(MinDay)
a1_raw_data['EventDate'] = pd.to_datetime(a1_raw_data['EventDate'])

a1_raw_data['DaysSince'] = (a1_raw_data['EventDate'].subtract(MinDay)) / np.timedelta64(1, 'D')

错误：

TypeError: ufunc subtract cannot use operands with types dtype('<M8[ns]') and dtype('O')

任何有关减法的想法都会受到赞赏吗？

谢谢

更新

多亏了Pygirl给我的例子，我看来它的工作方式如下：

MinDay = a1_raw_data['EventDate'].min()

MinDay = pd.to_datetime(MinDay)
MinDay = np.array(MinDay,dtype=np.datetime64)

EventDate = pd.to_datetime(a1_raw_data['EventDate'])
EventDate = np.array(EventDate,dtype=np.datetime64)

a1_raw_data['DaysSince'] = EventDate - MinDay

谢谢。但是现在由于必须将a1_raw_data ['EventDate']转换为np.arrays（）而非常慢。有人可以建议更有效的方法吗？就像我在台式机上进行操作时一样，下面的行正在运行

MinDay = a1_raw_data['EventDate'].min()
a1_raw_data['DaysSince'] = (a1_raw_data['EventDate'] - MinDay) / np.timedelta64(1, 'D')

现在，在不同的计算机上需要以上所有条件。我只是像示例中那样将MinDay转换为np.array（）进行了尝试，但这没有用。

谢谢