线性拟合到pandas.datetime64值吗？

Question

我有一个带有两列（年龄，日期）的数据框，分别指示一个人的年龄和当前日期。我想根据这些数据估算出出生日期。我想拟合一个线性模型并找到与的截距，但是开箱即用。熊猫不再支持该ols()功能。

import pandas as pd

import seaborn as sns

from pandas import Timestamp

age = [30, 31, 31, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 33, 33, 33, 34, 34]

date = [Timestamp('2001-02-10 00:01:00'),

 Timestamp('2001-11-12 00:01:00'),

 Timestamp('2002-02-27 00:01:00'),

 Timestamp('2002-07-05 00:01:00'),

 Timestamp('2002-07-20 00:01:00'),

 Timestamp('2002-08-15 00:01:00'),

 Timestamp('2002-09-08 00:01:00'),

 Timestamp('2002-10-15 00:01:00'),

 Timestamp('2002-12-21 00:01:00'),

 Timestamp('2003-04-04 00:01:00'),

 Timestamp('2003-07-29 00:01:00'),

 Timestamp('2003-08-11 00:01:00'),

 Timestamp('2004-02-28 00:01:00'),

 Timestamp('2005-01-11 00:01:00'),

 Timestamp('2005-01-12 00:01:00')]

df = pd.DataFrame({'age': age, 'date': date})

sns.regplot(df.age, df.date)

引发错误：

TypeError：此dtype不允许执行归约运算“平均值”

将数据转换为可以拟合的数据并将其转换回日期并估计置信区间的最佳方法是什么？是否有任何可以处理pandas.Timestamps的软件包？例如scikit-learn？