这段代码导致这一列无法读取，该怎么改正

如果该列无法读取，可能是由于时间格式转换出现了问题，或者设置索引时出现了重复值。可以尝试以下几种方法进行修复：

1. 检查时间格式是否正确，如果不正确，可以使用`pd.to_datetime`函数的`format`参数指定时间格式。

2. 检查该列是否存在缺失值，如果有，可以使用`fillna`函数将缺失值填充为合适的值。

3. 检查是否存在重复索引值，如果存在，可以使用`reset_index`函数将索引重置，并使用`drop_duplicates`函数去除重复值。

例如，可以尝试使用以下代码：

trips_df['Start date'] = pd.to_datetime(trips_df['Start date'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
trips_df.dropna(inplace=True)
if trips_df.index.duplicated().any():
    trips_df.reset_index(inplace=True)
    trips_df.drop_duplicates(subset='Start date', inplace=True)
trips_df.set_index('Start date', inplace=True)

这段代码首先指定时间格式为`'%Y-%m-%d %H:%M:%S'`，然后使用`dropna`函数去除缺失值。接着，如果存在重复索引值，先使用`reset_index`函数重置索引，再使用`drop_duplicates`函数去除重复值。最后，将`Start date`列设为索引。