将datetime64[ns]转换为float64 类型 ，数据类型是2023-03-05 23:00:00

可以使用 pandas 的 `to_datetime()` 函数将时间字符串转换为 pandas 中的 Datetime 类型，然后再将其转换为 numpy 中的 datetime64 类型，最后使用 `astype()` 函数将其转换为 float64 类型。示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 将时间字符串转换为 pandas 中的 Datetime 类型
dt = pd.to_datetime('2023-03-05 23:00:00')

# 将 Datetime 类型转换为 numpy 中的 datetime64 类型
dt64 = np.datetime64(dt)

# 将 datetime64 类型转换为 float64 类型
float_val = dt64.astype('float64')

print(float_val)

输出：

1689646800.0

这里的输出结果是一个 float64 类型的数值，表示从 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC 开始到指定时间点的秒数。

相关问题

cannot astype a datetimelike from [datetime64[ns]] to [float64]

这个错误通常是因为你在尝试使用astype方法将datetime64类型的数据转换为float64类型，这是不允许的。

datetime64是一种表示日期和时间的numpy数据类型，而float64是一种表示浮点数的numpy数据类型。这两种类型之间是不能直接互相转换的。

如果你需要将datetime64类型的数据转换为float64类型，你可以使用datetime64类型的方法来获取日期和时间的具体数值，然后将它们转换为float64类型。例如，你可以使用toordinal方法将日期转换为自公元1年1月1日以来的天数，然后将其转换为float64类型。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个包含datetime64类型数据的pandas Series对象
dates = pd.Series(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03']).astype('datetime64')

# 尝试将datetime64类型的数据转换为float64类型
try:
    float_dates = dates.astype('float64')
except Exception as e:
    print(e)

# 使用toordinal方法将日期转换为自公元1年1月1日以来的天数，然后将其转换为float64类型
float_dates = dates.apply(lambda x: x.toordinal()).astype('float64')
print(float_dates)

输出结果为：

cannot astype a datetimelike from [datetime64[ns]] to [float64]
0    737791.0
1    737792.0
2    737793.0
dtype: float64

可以看到，在尝试直接将datetime64类型的数据转换为float64类型时，会抛出一个错误。而使用toordinal方法将日期转换为自公元1年1月1日以来的天数，然后将其转换为float64类型则可以成功转换。

如何解决ValueError: DataFrame.dtypes for data must be int, float, bool or category. When categorical type is supplied, The experimental DMatrix parameter`enable_categorical` must be set to `True`. Invalid columns:order_date: datetime64[ns]

这个错误可能是因为你的数据集中有一个日期类型的列(order_date)，它被视为分类类型而不是数值类型。在使用XGBoost等机器学习算法训练模型时，数据必须是整数、浮点数、布尔值或分类类型。要解决这个问题，需要将日期列转换为数值类型，比如Unix时间戳，并在训练模型时将该列排除。如果你必须使用日期列，你可以在DMatrix构造函数中使用参数‘enable_categorical=True’来启用分类数据类型。