运行以上代码后会报错，错误为AttributeError: Can only use .cat accessor with a 'category' dtype

这个错误是因为 `training_set.attack_cat` 列的数据类型不是 `category`。在 Pandas 中，只有将列转换为 `category` 数据类型后，才能使用 `.cat` 属性，所以需要先将 `training_set.attack_cat` 列转换为 `category` 数据类型，然后才能使用 `.cat` 属性。

修改后的代码应该是：

training_set['attack_cat'] = training_set['attack_cat'].astype('category')
attacks = training_set.attack_cat.cat.set_categories(["worms"]).dropna().unique()

这段代码的作用是将 `training_set` 数据集中的 `attack_cat` 列中的值转换为 `category` 类型，并将其中的值为 `"worms"` 的行提取出来，去除缺失值后得到一个包含唯一值的数组 `attacks`。这个数组中的元素是 `attack_cat` 列中所有值为 `"worms"` 的行的其他列的唯一值。

相关问题

上述代码运行报错，错误为AttributeError: Can only use .cat accessor with a 'category' dtype

这个错误是因为你尝试使用 `.cat` 属性对一个非分类变量进行操作。`.cat` 属性只能用于分类变量，如果你尝试对非分类变量使用该属性，就会出现这个错误。

你需要先将需要转换的列转换为分类变量，方法是使用 `.astype('category')` 函数，例如：

training_set['proto'] = training_set['proto'].astype('category')
training_set['state'] = training_set['state'].astype('category')
training_set['srcip'] = training_set['srcip'].astype('category')
training_set['dstip'] = training_set['dstip'].astype('category')

然后才可以使用 `.cat` 属性对其进行操作。

计算后报错AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values

这个错误通常是因为您尝试在一个非datetime类型的列上使用`.dt`属性。在这种情况下，可以尝试将该列转换为datetime类型。

以下是一个示例代码，将字符串类型的日期转换为datetime类型，然后计算两个日期之间的天数：

import pandas as pd

# 创建数据
df = pd.DataFrame({'start_date':['2021-01-01','2021-01-02','2021-01-03'],
                   'end_date':['2021-01-08','2021-01-10','2021-01-12']})

# 将日期列转换为datetime类型
df['start_date'] = pd.to_datetime(df['start_date'])
df['end_date'] = pd.to_datetime(df['end_date'])

# 计算天数
df['days'] = (df['end_date'] - df['start_date']).dt.days

# 输出结果
print(df)

运行结果如下：

  start_date   end_date  days
0 2021-01-01 2021-01-08     7
1 2021-01-02 2021-01-10     8
2 2021-01-03 2021-01-12     9

在上面的示例中，我们使用`pd.to_datetime`函数将`start_date`和`end_date`列转换为datetime类型。然后我们可以在这两列上使用`.dt`属性来访问datetime中的日期属性，比如`.dt.days`来计算两个日期之间的天数。