Cannot use mean strategy with non-numeric data: could not convert string to float: '20141013T000000'

这个错误信息提示你在尝试使用平均值策略（mean strategy）对非数值数据进行填充时遇到了问题。在Python的sklearn库的SimpleImputer类中，它要求输入数据是数值类型，而字符串'20141013T000000'是一个日期格式的字符串，并不是可以直接转换为浮点数的数字。

解决这个问题的步骤通常包括以下几个步骤：

1. **检查数据类型**：确认该列是否确实是日期类型或其他非数值类型。如果不是数值数据，需要将其转换为数值类型，例如日期转换为天数、字符编码等。

   df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']).astype(str).apply(lambda x: int(x.split(' ')[0]))  # 将日期转为年份或天数

2. **特殊处理**：如果是一些无法直接转换的特殊值，如缺失值，可以选择使用特定策略（比如最频繁值、中位数等）或者删除包含这类值的行。

   imputer = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=df['date_column'].value_counts().index[0])  # 使用最常见的日期

3. **忽略不可处理的行**：如果确实有无法转换的非数值行，可以选择忽略它们在计算均值过程中的影响。

   imputer = SimpleImputer(strategy='mean', missing_values=np.nan)
   numeric_features = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
   df[numeric_features] = imputer.fit_transform(df[numeric_features])

总之，确保所有用于填充的特征都是数值类型，或者你可以选择适当的填充策略来处理非数值数据。