相关疑难解决方法(0)

将pandas DateTimeIndex转换为(可迭代的)Unix时间的惯用方法是什么？这可能不是要走的路:

[time.mktime(t.timetuple()) for t in my_data_frame.index.to_pydatetime()]

我试过这个但是无法让它对我的数据起作用: 使用Scikit Learn对时间序列pandas数据框进行线性回归

我的数据包含2个DataFrame.DataFrame_1.shape = (40,5000)和DataFrame_2.shape = (40,74).我正在尝试进行某种类型的线性回归,但DataFrame_2包含NaN缺少的数据值.当我DataFrame_2.dropna(how="any")的形状下降到(2,74).

sklearn中是否有可以处理NaN值的线性回归算法？

我是load_boston从sklearn.datasets哪里开始建模的X,y = boston.data, boston.target = (506,13),(506,)

这是我的简化代码:

X = DataFrame_1
for col in DataFrame_2.columns:
    y = DataFrame_2[col]
    model = LinearRegression()
    model.fit(X,y)

#ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

我做了上面的格式来获得与矩阵匹配的形状

如果发布有DataFrame_2帮助,请在下面评论,我会添加它.