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

这个错误的原因是你在对非数值数据进行均值计算，而字符串 'C' 无法被转换成浮点数，因此会报错。

解决方法是首先检查你的数据集，找到包含字符串 'C' 的列，并且将其移除或者进行编码转换。如果这些字符串是分类变量，最好使用独热编码或者标签编码进行转换。如果这些字符串是缺失值，可以使用 pandas 库中的 fillna() 方法进行填充。当然，如果你不需要对这些数据进行均值计算，也可以直接忽略这个错误。

相关问题

Cannot+use+median+strategy+with+non-numeric+data: could+not+convert+string+to+float:+'A'

这个错误提示表明在使用中位数策略计算缺失值时，出现了非数字数据。具体来说，可能是因为数据中包含了字符串类型的数据，例如'A'，而无法被转换为浮点数。为了解决这个问题，需要先将数据中的非数字值替换为NaN，然后再进行计算。可以使用DataFrame.replace()方法将0和?替换为NaN，如引用和引用所示。

18行报错：发生异常: DataError Cannot aggregate non-numeric type: object ValueError: could not convert string to float: '2023-07-13 17:26:48:27' The above exception was the direct cause of the following exception: TypeError: cannot handle this type -> object The above exception was the direct cause of the following exception: File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/feature.py", line 18, in tsa_processing tsa_df = df.rolling(window=window_size).mean() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/feature.py", line 29, in <module> tsa_processing(input_folder, output_folder, window_size) pandas.errors.DataError: Cannot aggregate non-numeric type: object

这个错误是因为您的CSV文件中包含了非数值类型的数据，而`mean()`函数只能应用于数值类型的列。

为了解决这个问题，您可以在读取CSV文件时指定哪些列应该被解析为数值类型。您可以使用`dtype`参数来指定列的数据类型。下面是修改后的代码：

import os
import pandas as pd

def tsa_processing(input_folder, output_folder, window_size):
    # 检查输出文件夹是否存在，若不存在则创建
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)

    # 遍历输入文件夹中的所有文件
    for root, dirs, files in os.walk(input_folder):
        for file in files:
            if file.endswith(".csv"):
                # 读取CSV文件，指定数值类型的列
                input_path = os.path.join(root, file)
                df = pd.read_csv(input_path, dtype=float)

                # 执行时域同步平均处理
                tsa_df = df.rolling(window=window_size).mean()

                # 构建输出文件路径
                output_file = os.path.splitext(file)[0] + "_tsa.csv"
                output_path = os.path.join(output_folder, output_file)

                # 将处理后的数据写入新的CSV文件
                tsa_df.to_csv(output_path, index=False)

在这个修改后的代码中，通过将`dtype`参数设置为`float`，将所有列都解析为数值类型。这样，在执行时域同步平均处理时，就不会出现类似的错误。

请尝试使用这个修改后的代码，如果还有其他问题，请随时提问。