Traceback (most recent call last): File "D:\desktop\st_dbscan-master\demo\ais.py", line 42, in <module> st_dbscan.fit(df) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\st_dbscan\st_dbscan.py", line 87, in fit X = check_array(X) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 746, in check_array array = np.asarray(array, order=order, dtype=dtype) ValueError: could not convert string to float: '2020-01-01 00:00:00'

这个错误是因为你尝试将字符串类型的日期时间转换为浮点数类型，但是无法成功转换。这是因为 `st_dbscan` 期望输入的特征是数值类型的数据。

要解决这个问题，你可以将日期时间转换为 Unix 时间戳，这样就可以表示为数值类型的特征。你可以使用 `datetime` 模块将字符串日期时间转换为 `datetime` 对象，然后使用 `timestamp()` 方法获取 Unix 时间戳。以下是一个示例代码：

import datetime

df['BaseDateTime'] = pd.to_datetime(df['BaseDateTime'])
df['BaseDateTime'] = df['BaseDateTime'].apply(lambda x: x.timestamp())

st_dbscan.fit(df)

请注意，这里假设 `st_dbscan` 是一个正确初始化的 ST-DBSCAN 对象，并且你已经导入了相应的包和模块。确保在使用 `timestamp()` 方法之前，将日期时间列转换为 `datetime` 类型。

通过这样的转换，你应该能够避免这个错误并顺利执行 ST-DBSCAN 算法。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\desktop\st_dbscan-master\demo\ais.py", line 35, in <module> df['BaseDateTime'] = time.struct_time(df['BaseDateTime'], format1) TypeError: time.struct_time() takes a dict as second arg, if any

这个错误是因为 time.struct_time() 函数需要接收一个字典作为第二个参数，而你传递了一个 DataFrame。你需要将 DataFrame 转换为字典，然后传递给 time.struct_time() 函数。你可以使用 DataFrame 的 to_dict() 方法来实现这一点。以下是一个示例代码：

df_dict = df.to_dict()
time.struct_time(df_dict['BaseDateTime'], format1)

请确保 `df_dict` 字典中的键名与 DataFrame 中的列名相匹配。

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\31225\Desktop\MVSNet_pytorch-master\train.py", line 16, in <module> from utils import * File "C:\Users\31225\Desktop\MVSNet_pytorch-master\utils.py", line 2, in <module> import torchvision.util

这个错误是因为在你的代码中，`utils.py`文件中尝试导入了`torchvision.util`，但是该模块在`torchvision`库中不存在。你需要检查你的代码，并确认你要导入的模块的名称是否正确。如果你想使用`torchvision`库，请确保已经正确安装该库。你可以尝试通过在终端中运行以下命令来安装它：

pip install torchvision

如果你已经安装了该库，请检查你的安装是否正确，并且版本是否与你的代码兼容。