如果在按日期排序时遇到时间序列对象错误，可以尝试以下解决方法：

1. 确保日期列的数据类型正确：日期列应该被正确地解析为日期时间对象。可以使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期时间对象。

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

2. 使用sort_values()函数按日期排序：使用sort_values()函数对日期列进行排序，确保按照日期的先后顺序排列数据。

df = df.sort_values('date')

3. 重建索引：如果在排序后的数据中存在重复的索引值，可以使用reset_index()函数重建索引。

df = df.reset_index(drop=True)

4. 检查是否有缺失值或异常值：在排序之前，检查数据中是否存在缺失值或异常值。可以使用isnull()函数检查缺失值，使用条件语句或其他方法检查异常值，并进行处理。

df.isnull().sum()  # 检查缺失值
df = df[df['value'] > 0]  # 过滤掉异常值

5. 确保使用了正确的日期格式：在读取数据时，确保使用了正确的日期格式。可以使用parse_dates参数将日期列解析为日期时间对象。

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'])

通过以上方法，可以解决按日期排序时遇到的时间序列对象错误。根据具体情况选择适合的方法进行处理。