上述lstm的输入的数据格式为csv 第一列为时间和日期 第二列为浮点型数据

，每一行代表一个时间点的数据。例如：

2019-01-01 00:00:00, 10.5
2019-01-01 01:00:00, 11.2
2019-01-01 02:00:00, 9.8
...

在将数据输入到LSTM模型之前，需要进行一些预处理，包括：

1. 数据归一化：将数据缩放到0~1之间，可以使用MinMaxScaler或StandardScaler等方法。
2. 序列化数据：将时间序列数据转换成有序的序列数据，例如将前24小时的数据作为一组输入，预测下一小时的输出。可以使用TimeSeriesGenerator等方法。
3. 划分训练集和测试集：将数据集划分成训练集和测试集，通常是将前80%的数据作为训练集，后20%的数据作为测试集。

最终输入到LSTM模型的数据格式为三维数组，维度分别为：样本数、时间步长、特征数。例如，如果采用每24小时作为一组输入，每个样本有24个时间步，每个时间步有1个特征，那么输入数据格式如下：

[
  [ # 第一个样本
    [10.5], # 第一小时的数据
    [11.2], # 第二小时的数据
    ...
    [9.3]   # 第24小时的数据
  ],
  [ # 第二个样本
    [11.2], # 第一小时的数据
    [9.8],  # 第二小时的数据
    ...
    [8.4]   # 第24小时的数据
  ],
  ...
]