dataframeに、date型やobject型のデータがある際の、正規化をする際の修正点

問題点
dataframeに、date型のデータがあると、エラーが発生する

エラー表示

解決策
１．データ型を確認

２．time(datetime)をindexにする

３．エラー表示（could not convert string to float: 'NE'）

4.ラベルエンコーディング

# ラベルエンコーディング（LabelEncoder）
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
label_train = train.copy()
label_valid = val.copy()

s = (train.dtypes == 'object')
object_cols = list(s[s].index)
#カテゴリデータを使用して各列にラベルエンコーダを適用します
label_encoder = LabelEncoder()
for col in object_cols:
    train[col] = label_encoder.fit_transform(train[col])
    val[col] = label_encoder.transform(val[col])

'