pandas如何把grow_time和dry_time两个时间列要转化成数值然后pca

在Pandas中，如果你想将`grow_time`和`dry_time`这两个时间列转化为数值以便于PCA（主成分分析）应用，首先你需要将它们转换为数值类型。时间数据在Pandas中通常是`pd.DatetimeIndex`类型，可以使用`to_datetime`函数将其转换为日期时间对象，然后再通过`astype`方法将其转换为数值格式，如浮点数或者整数。假设你是从字符串开始的，你可以这样做：

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA

# 假设df是一个包含grow_time和dry_time列的DataFrame
df['grow_time'] = pd.to_datetime(df['grow_time']) # 转换为日期时间
df['dry_time'] = pd.to_datetime(df['dry_time'])

# 将时间列转换为天数或其他合适的单位（比如总秒）
df['grow_time_num'] = df['grow_time'].apply(lambda x: (x - pd.Timestamp('1970-01-01')) / np.timedelta64(1, 'D'))
df['dry_time_num'] = df['dry_time'].apply(lambda x: (x - pd.Timestamp('1970-01-01')) / np.timedelta64(1, 'D'))

# 现在，grow_time_num和dry_time_num已经是数值型了
X = df[['grow_time_num', 'dry_time_num']] # 提取需要做PCA的特征

# 创建并运行PCA
pca = PCA()
principal_components = pca.fit_transform(X)

# 查看解释方差比例，了解哪些主成分最重要
explained_variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_