如何将Datetime和int功能与Scikit learn混合使用？

Question

我有一个熊猫数据框，看起来像这样：

                      pta                 ptd              dep_at
4     2020-01-08 05:17:00                 NaT                 NaT
6     2020-01-08 05:29:00 2020-01-08 05:30:00                 NaT
9     2020-01-08 05:42:00 2020-01-08 05:44:00 2020-01-08 05:44:00
11    2020-01-08 05:53:00 2020-01-08 05:54:00 2020-01-08 05:55:00
12    2020-01-08 06:03:00 2020-01-08 06:05:00 2020-01-08 06:04:00

和数据类型：

pta       datetime64[ns]
ptd       datetime64[ns]
dep_at    datetime64[ns]
dtype: object

我用这些来预测另一列，arr_at，也就是datetime64[ns]。运行此功能可以很好地工作：

X = df[['pta','ptd','dep_at']]
y = df.arr_at
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 70% training and 30% test
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)
print("Accuracy:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

我正在尝试添加另一个功能列，因此我的输入现在如下所示：

                   pta                 ptd              dep_at  tpl_num
4  2020-01-08 05:17:00                 NaT                 NaT        0
6  2020-01-08 05:29:00 2020-01-08 05:30:00                 NaT        1
9  2020-01-08 05:42:00 2020-01-08 05:44:00 2020-01-08 05:44:00        2
11 2020-01-08 05:53:00 2020-01-08 05:54:00 2020-01-08 05:55:00        3
12 2020-01-08 06:03:00 2020-01-08 06:05:00 2020-01-08 06:04:00        4

（和数据类型）：

pta        datetime64[ns]
ptd        datetime64[ns]
dep_at     datetime64[ns]
tpl_num             int64
dtype: object

但是现在，当我运行与以前相同的KNN代码时，只会改变

X = df[['pta','ptd','dep_at']]

到

X = df[['pta','ptd','dep_at','tpl_num']]

我得到这个错误：

TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'Timestamp'

我不知道出了什么问题。可能需要注意的是，我通过这样做将列添加到功能数据中，尽管我非常确定这不会影响任何内容：

#Map station names in csv to ints, using dictionary comprehension
tpl_class = {k: v for v, k in enumerate(df.tpl.unique())}
#Apply to data
df['tpl_num'] = [tpl_class[i] for i in df.tpl]

Answer 1

我认为这是因为你现在的knn中有混合类型

解决方法是将datetime[ns]转换为integer（例如，对于一列）：

df['pta'] = pd.to_datetime(df['pta']).astype(np.int64)

在选择X之前，请将其包含在所有datetime列中，然后它就可以工作了