Python 熊猫：不重新采样要聚合的数字类型

我试图使用pandas平滑一些数据，但我遇到了一个错误，告诉我没有要聚合的数字类型。我在互联网上找到了各种解决方案，但我无法克服这个错误

我正在使用以下网站提供的数据：

我通过以下方式导入csv：

sensor = pd.read_csv("all.csv", sep=";")

我使用

sensor["timestamp"] = pd.to_datetime(sensor["timestamp"], infer_datetime_format=True, errors="coerce")

并将时间戳设置为索引

sensor = sensor.set_index("timestamp")

为了保持简单，我提取了一个列

p_1 = sensor["P1"]

我现在想使用以下方法对数据重新采样一小时：

p_1.resample("1H").mean()

但这会返回一个错误：

pandas.core.base.DataError: No numeric types to aggregate

从我搜索错误时收集到的信息来看，我必须以某种方式将列转换为数值，但我找不到任何函数可以为我留下一个可以工作的表

编辑：我找到了这个，但我真的不知道如何将它应用到我的情况中：

编辑2（已解决）：

我可以通过使用更改传感器中的数据类型来重新采样数据

sensor["P1"] = sensor["P1"].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

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我确信我以前在

p_1

子集上尝试过这一点，但无法使其工作。

不，对我有效。向我们展示

sensor.P1.dtype

为您提供的功能。如果不是

int

或

float

，您可以只写

sensor.P1=sensor.P1.astype（'float'）

（或

int

，如果需要），然后重试。将来，最好显示几行数据和您正在使用的pandas版本i am using pandas（0.21.1）

sensor.P1.dtype

为我提供

dtype（'O'）

。但是，尝试

sensor.P1=sensor.P1.astype（'float'）

返回

ValueError:无法将字符串转换为float:'P1'

@Michael听起来您的数据帧有列标题作为数据