Anaconda 2.6版本

Anaconda是一个流行的开源数据科学平台，它包含了大量的科学计算库、工具以及一个方便管理这些依赖的包管理器。然而，提到的Anaconda 2.6版本并不是最新的官方发行版，因为Anaconda通常会随着新版本Python（如3.x系列）的更新而升级。Anaconda早期的版本，如2.6，是在Python 2时代较为常见的，随着时间推移，由于Python 2已进入维护阶段，并且存在安全性问题，建议使用Anaconda 4.x及以上版本，特别是针对Python 3的Anaconda 5.x或更高。

相关问题

anaconda支持的python版本

Anaconda支持的Python版本取决于Anaconda的版本。最新版本Anaconda支持的Python版本是Python 3.8和Python 2.7。但是，早期版本的Anaconda可以支持Python 2.6、Python 3.4、Python 3.5和Python 3.6。建议使用Anaconda最新版本和Python 3.8，因为Python 2.7已于2020年停止维护。

Traceback (most recent call last): File "D:\desktop\st_dbscan-master\demo\ais.py", line 31, in <module> df['BaseDateTime'] = pd.to_timedelta(df['BaseDateTime'].astype(float)) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5815, in astype new_data = self._mgr.astype(dtype=dtype, copy=copy, errors=errors) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 418, in astype return self.apply("astype", dtype=dtype, copy=copy, errors=errors) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 327, in apply applied = getattr(b, f)(**kwargs) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py", line 591, in astype new_values = astype_array_safe(values, dtype, copy=copy, errors=errors) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py", line 1309, in astype_array_safe new_values = astype_array(values, dtype, copy=copy) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py", line 1257, in astype_array values = astype_nansafe(values, dtype, copy=copy) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py", line 1201, in astype_nansafe return arr.astype(dtype, copy=True) ValueError: could not convert string to float: '2020-01-01T00:00:00' 进程已结束,退出代码1

这个错误是由于无法将字符串转换为浮点数导致的。根据错误信息，发生错误的代码是`df['BaseDateTime'] = pd.to_timedelta(df['BaseDateTime'].astype(float))`。其中`df['BaseDateTime']`列的数据类型是字符串，无法直接转换为浮点数。

要解决这个问题，你需要先将`df['BaseDateTime']`列的数据类型转换为日期时间类型，然后再进行其他操作。你可以使用`pd.to_datetime`函数将字符串转换为日期时间类型，例如：

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

然后，根据你的需求，可以选择将日期时间类型转换为其他格式，如时间戳或时间间隔。这取决于你的具体需求。

希望这能帮助你解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。