Traceback (most recent call last): File "D:\desktop\st_dbscan-master\demo\ais.py", line 31, in <module> df['BaseDateTime'] = pd.to_timedelta(df['BaseDateTime'].astype(float)) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5815, in astype new_data = self._mgr.astype(dtype=dtype, copy=copy, errors=errors) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 418, in astype return self.apply("astype", dtype=dtype, copy=copy, errors=errors) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 327, in apply applied = getattr(b, f)(**kwargs) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py", line 591, in astype new_values = astype_array_safe(values, dtype, copy=copy, errors=errors) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py", line 1309, in astype_array_safe new_values = astype_array(values, dtype, copy=copy) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py", line 1257, in astype_array values = astype_nansafe(values, dtype, copy=copy) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py", line 1201, in astype_nansafe return arr.astype(dtype, copy=True) ValueError: could not convert string to float: '2020-01-01T00:00:00' 进程已结束,退出代码1

这个错误是由于无法将字符串转换为浮点数导致的。根据错误信息，发生错误的代码是`df['BaseDateTime'] = pd.to_timedelta(df['BaseDateTime'].astype(float))`。其中`df['BaseDateTime']`列的数据类型是字符串，无法直接转换为浮点数。

要解决这个问题，你需要先将`df['BaseDateTime']`列的数据类型转换为日期时间类型，然后再进行其他操作。你可以使用`pd.to_datetime`函数将字符串转换为日期时间类型，例如：

df['BaseDateTime'] = pd.to_datetime(df['BaseDateTime'])

然后，根据你的需求，可以选择将日期时间类型转换为其他格式，如时间戳或时间间隔。这取决于你的具体需求。

希望这能帮助你解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

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。

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。