ValueError: Cannot use mean strategy with non-numeric data: could not convert string to float: '2114-02-12 12:00:00'

这个错误通常是因为你正在尝试对非数值数据计算平均值。在你的数据中，有一些列包含字符串值，而不是数字值。请检查你的数据并确保你只对数值列使用平均策略。你可以使用 pandas 库的 `describe()` 函数查看每个列的数据类型和描述性统计信息。如果你需要对非数值列进行分析，请考虑使用其他适当的方法，例如计数或频率分布。

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ValueError: Cannot use mean strategy with non-numeric data: could not convert string to float: '2023.05.03'

这个错误通常是由于尝试对非数字数据进行平均计算导致的。在你的代码中，可能存在将格式为字符串的日期数据传递给平均函数的情况。

你需要检查你的代码，并确保你使用平均计算的数据是数值型数据而不是字符串数据。你可以尝试使用 pandas 的 to_numeric 函数将数据转换为数值型数据，或者使用其他适当的方法来处理字符串数据。

ValueError: could not convert string to float: '3_2023-05-24-02-00-01.json'

这个错误是因为在计算平均值之前，代码将文件名也作为数据项的一部分进行处理，导致无法将字符串转换为浮点数。

为了解决这个问题，您可以在处理之前排除文件名。可以通过检查数据项的键是否为文件名的方式来实现。以下是更新后的代码示例：

import json
import pandas as pd
import os

# 读取JSON文件夹中的所有文件
folder_path = 'json_folder'
json_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.json')]

# 创建空列表存储所有数据
all_data = []

# 遍历每个JSON文件
for file in json_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    with open(file_path) as f:
        data = json.load(f)
    
    # 检查键是否为文件名，然后计算平均值并更新数据
    for key, value in data.items():
        if key != 'file_name':
            value['average'] = sum(value['values']) / len(value['values'])
    
    # 将处理后的数据添加到总数据列表中
    all_data.append(data)

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame(all_data)

# 导出为新的JSON文件和Excel文件
df.to_json('output.json', orient='records')
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

更新后的代码会跳过处理键名为`file_name`的数据项，以避免将文件名作为数据的一部分计算平均值。

请确保您的JSON文件夹中的每个文件都具有相同的数据结构，并且其中的数据项键名不是`file_name`。希望这次能解决问题！