full_data = pd.read_csv(path+'/'+files[0],sep = '\s+', header=None, encoding='gbk',names = column)

根据你提供的代码，你正在使用pandas的read_csv函数读取一个CSV文件。在这个函数中，你设置了以下参数：

- `path+'/'+files[0]`：文件路径和文件名的组合，表示要读取的CSV文件的位置。
- `sep='\s+'`：指定分隔符为一个或多个空格，用于将每行数据分割为不同的列。
- `header=None`：表示CSV文件中没有列名或头部信息。
- `encoding='gbk'`：指定文件的编码格式为GBK，以正确解析文件中的中文字符。
- `names=column`：指定列名，将其作为DataFrame的列标签。

根据你提供的异常信息，错误发生在将日期数据转换为日期时间格式时。请确保文件中的日期数据以正确的格式出现，并且不包含无效的日期值。你可以检查文件中第一列中的日期数据，确认它是否满足日期时间格式要求。

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import sys sys.path.append('../TOOLS') from CIKM_TOOLS import * data_folder = '../../data/' cnn = pd.read_csv(data_folder + 'result_cnn.csv') nn = pd.read_csv(data_folder + 'result_nn.csv') gbdt = pd.read_csv(data_folder + 'result_gbdt.csv') result_full = 0.8*cnn+ 0.1*gbdt + 0.1*nn nnpatch = pd.read_csv(data_folder + 'result_nnpatch.csv') gbdtpatch = pd.read_csv(data_folder + 'result_gbdtpatch.csv') result_patch = 0.8*nnpatch + 0.2*gbdtpatch result = pd.concat([result_full,result_patch]) result = result.sort_values(by = 'PIC_IND' , ascending = [1]) submit0 = pd.DataFrame({'PIC_IND':np.arange(1,2001)}) submit0 = pd.merge(submit0,result, how = 'left' , on = 'PIC_IND') submit0 = submit0.fillna(method = 'ffill') submit0 = submit0.sort_values(by = ['PIC_IND'],ascending = [1]) submit0['value'].to_csv(data_folder + 'submit.csv', header = False , index = False) #submit0['value'].to_csv('../submit_official/' + 'submit.csv', header = False , index = False) print(submit0.mean())

这段代码的作用是读取多个CSV文件（包括"cnn.csv"、 "nn.csv"、 "gbdt.csv"、 "nnpatch.csv"和"gbdtpatch.csv"），将它们的内容组合成一个新的数据框架"result_full"和"result_patch"，并将它们合并成一个名为"result"的数据框架。然后，对"result"进行排序处理，并根据"result"的内容生成一个名为"submit0"的新的数据框架。最后，将"submit0"的"value"列导出为CSV文件，并打印出"submit0"的平均值。