SVM 代码无法识别日期时间列

Question

我按照这篇文章在我的数据上构建了 SVM 模型。 https://stackabuse.com/implementing-svm-and-kernel-svm-with-pythons-scikit-learn/

这里是我的数据样本： here

问题是当我运行代码出现这个错误时:

ValueError: could not convert string to float: '10/29/2020 8:30'

Answer 1

您可以将日期转换为时间戳并进行相应处理。

import datetime

s = '10/29/2020 8:30'
date = datetime.datetime.strptime(s, "%m/%d/%Y %H:%M")
date = date.timestamp()

date 现在将是 1603953000.0。

编辑：如果您想隐藏 pandas 数据框列，这里有一个玩具示例。

import pandas as pd

s = '10/29/2020 8:30'
df = pd.DataFrame({'Date':[s, s, s]})
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['Date'] = df['Date'].astype('int64')

输出：

                  Date
0  1603960200000000000
1  1603960200000000000
2  1603960200000000000

SVM 代码无法识别日期时间列

SVM code can't recognize the date time column

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