SVM 代码无法识别日期时间列

【问题标题】：SVM code can't recognize the date time columnSVM 代码无法识别日期时间列
【发布时间】：2021-05-20 04:32:49
【问题描述】：

我按照这篇文章在我的数据上构建了一个 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时出现此错误：

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

【问题讨论】：

字符串不适合作为 SVM 输入特征。它们应转换为浮点变量。或者，您可以在将它们从您的数据中排除之后运行 SVM。
时间真的很重要，关于“将它们转换为浮点变量”，你的意思是10292929830？如果没有，你能告诉我怎么做吗？
请不要将您的代码/示例发布为图片。请阅读stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example

标签： python machine-learning scikit-learn svm

【解决方案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，这是一个玩具示例。

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

【讨论】：

非常感谢您的回复，另一个可能很愚蠢的问题，如果我有一个专栏，我如何将它传递给 datetime.datetime.strptime 函数？
我编辑了我的答案。如果您的问题得到解决，请将其标记为已接受以供将来的查看者使用。
非常感谢您的帮助！我肯定会的