预测相当准确,但数据预处理部分需要相当长的时间,因为我不知道如何处理以下问题: 给定这些列: Date - of type object in the same format as the example,其中包含日期和相关的小时。所以如果我遇到一个问题 日期= 2019-01-01 00:00:00,小时= 13 我希望相应的时间列包含值2019-01-01 13:00:00。然后,我会删除日期<
Date of the Flow'] = input_file['Date of the Flow'].fillna(0).apply(date_format) 当我使用"Business date“列的uniquearray(['2019-02-15T00:00:00.000000000', '2019-02-18T00:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]') 对于“流动的日期另请注意,&quo