Cannot use mean strategy with non-numeric data: could not convert string to float: '2167-01-01 13:00:00'，请问该如何读取这样的时间序列

这个错误提示告诉我们，某个列中的数据是字符串类型，但是使用了平均数策略，需要将字符串转换为浮点数。针对时间序列数据，我们需要使用特殊的数据类型以及方法来进行处理。

一种常见的方式是使用 pandas 库中的 datetime 类型，将字符串转换为 datetime 类型后，就可以进行时间序列相关的操作，比如计算两个时间差、将时间序列转换为特定的时间粒度等等。

具体的处理方法可以参考以下示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据时指定时间列的数据类型为 datetime
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['time'])

# 将时间序列按照分钟进行采样，并计算每个采样时间点上的平均值
data.resample('1T', on='time').mean()

在这个示例中，我们首先使用了 pandas 库中的 read_csv 方法读取了一个 csv 文件，其中包含了时间序列数据。在读取时，我们通过 parse_dates 参数指定了时间列的数据类型为 datetime。

接着，我们使用了 resample 方法来对时间序列进行采样，这里选择了每分钟进行采样，并计算了每个采样时间点上的平均值。在 resample 方法的参数中，我们通过 on 参数指定了时间列的名称为 time。

你可以根据自己的实际需求，调整采样的时间粒度和计算的统计量等参数。