grow_time和dry_time两个时间列是日期时间格式，先把这两列为空的数值删掉，然后pandas把grow_time和dry_time两个时间列要转化成数值然后pca,将时间列转化为秒

好的，首先你需要清理数据，删除`grow_time`和`dry_time`列中缺失值。可以使用`dropna()`函数：

# 删除grow_time和dry_time列中有空值的行
df = df.dropna(subset=['grow_time', 'dry_time'], how='any')

接着，由于你提到这两个列已经是以日期时间格式存在，可以直接将其转换为`pd.Timedelta`（代表时间差）或`pd.NaT`（代表缺失值），再转为秒：

# 将时间列转换为timedelta格式并计算总秒数
df['grow_time_seconds'] = df['grow_time'].fillna('NaT').astype('Timedelta') / np.timedelta64(1, 's')
df['dry_time_seconds'] = df['dry_time'].fillna('NaT').astype('Timedelta') / np.timedelta64(1, 's')

# 如果有缺失值，可以用0替换（因为NaT除以s会得到NaN）
df['grow_time_seconds'] = df['grow_time_seconds'].fillna(0)
df['dry_time_seconds'] = df['dry_time_seconds'].fillna(0)

# 现在你可以对这两个新创建的列进行PCA分析了
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA()
principal_components = pca.fit_transform(df[['grow_time_seconds', 'dry_time_seconds']])