Pandas中的NaT|极客教程

Pandas中的NaT

在Pandas中，NaT代表的是”不是日期时间”，类似于NaN代表的是”不是一个数字”。NaT实际上是”Pandas中的Missing value for datetime”的缩写。在处理时间序列数据时，经常会遇到缺失值的情况，这时就可以使用NaT来表示缺失的日期时间信息。

创建NaT

在Pandas中，可以通过pd.NaT来创建NaT对象。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

nat_value = pd.NaT
print(nat_value)

运行上面的代码片段，会输出以下结果：

NaT

判断是否为NaT

在Pandas中，可以使用pd.isnat()函数来判断一个值是否为NaT。下面是一个示例：

import pandas as pd

nat_value = pd.NaT
print(pd.isnat(nat_value))

运行上面的代码片段，会输出以下结果：

True

替换缺失值为NaT

在Pandas中，可以使用fillna()函数将缺失值替换为NaT。下面是一个示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None, 4],
    'B': ['a', 'b', None, 'd']
})

print(df)

df.fillna(pd.NaT, inplace=True)
print(df)

运行上面的代码片段，会输出以下结果：

     A    B
0  1.0    a
1  2.0    b
2  NaN  None
3  4.0    d

     A     B
0  1.0     a
1  2.0     b
2  NaT   NaT
3  4.0     d

使用NaT进行标记

在处理时间序列数据时，通常会将缺失值标记为NaT。这样可以方便对数据进行处理和分析。下面是一个示例：

import pandas as pd

dates = pd.date_range('2021-01-01', periods=5)
df = pd.DataFrame({
    'Date': dates,
    'Value': [1, 2, None, 4, 5]
})

print(df)

df['Value'].fillna(pd.NaT, inplace=True)
print(df)

运行上面的代码片段，会输出以下结果：

        Date  Value
0 2021-01-01    1.0
1 2021-01-02    2.0
2 2021-01-03    NaN
3 2021-01-04    4.0
4 2021-01-05    5.0

        Date Value
0 2021-01-01     1
1 2021-01-02     2
2 2021-01-03   NaT
3 2021-01-04     4
4 2021-01-05     5