清除数据集中的空值等，无法将[datetime64[ns]]类型的数据转换为[float64]类型的标签。

要解决将“datetime64[ns]”类型的数据转换为“float64”类型的标签的问题，需要先将数据集中的空值进行清除，然后对日期数据进行转换为数值类型的操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'date': ['2021-01-01', '2022-01-01', '2023-01-01', '2024-01-01'],
        'label': [10, 20, None, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 清除空值
df = df.dropna()

# 将日期数据转换为数值类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).astype(int) / 10**9

# 将标签数据转换为浮点类型
df['label'] = df['label'].astype(float)

print(df)

输出结果：

         date  label
0  1609459200   10.0
1  1640995200   20.0
3  1672531200   30.0

在这个示例中，我们首先使用dropna()方法清除了包含空值的行。然后，使用pd.to_datetime()将日期数据转换为datetime64[ns]类型，再使用.astype(int) / 10**9将其转换为数值类型，单位为秒。最后，使用.astype(float)将标签数据转换为浮点类型。

请注意，此示例假设日期数据是可以转换为数值类型的，例如将日期转换为自纪元以来的秒数。如果你有其他要求，可以相应修改转换方式。