pandas如何把grow_time和dry_time两个时间列要转化成数值然后pca,将时间列转化为妙

在Pandas中，你可以先将`grow_time`和`dry_time`这两个时间列转换为数值，通常是通过计算它们与某一参考时间（如日期时间零点）之间的差值得到天数或毫秒。为了应用PCA（主成分分析），你需要确保时间数据已经被标准化或规范化到适合这种统计方法的范围。

以下是步骤：

1. **导入所需的库**：

   import pandas as pd
   from datetime import timedelta
   from sklearn.decomposition import PCA

2. **加载数据并处理时间列**：

   df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 假设数据文件已经存在

   def time_to_days(time_column):
       return (pd.to_datetime(time_column) - df['datetime_column'].min()).dt.days

   df['grow_time_days'] = time_to_days(df['grow_time'])
   df['dry_time_days'] = time_to_days(df['dry_time'])

   # 或者，如果你想转换为毫秒，可以乘以86400000（一天的毫秒数）
   df['grow_time_ms'] = df['grow_time_days'] * 86400000
   df['dry_time_ms'] = df['dry_time_days'] * 86400000

3. **准备数据**：

   X = df[['grow_time_ms', 'dry_time_ms']]  # 提取需要进行PCA的时间列

4. **进行PCA**：

   pca = PCA()
   principal_components = pca.fit_transform(X)

5. **检查结果**：

   print("Explained Variance Ratio:", pca.explained_variance_ratio_)