nat = np.datetime64('NaT')
nat == nat
>> FutureWarning: In the future, 'NAT == x' and 'x == NAT' will always be False.
np.isnan(nat)
>> TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''
如何检查datetime64是否为NaT？我似乎无法从文档中挖掘出任何东西.我知道Pandas可以做到,但我宁愿不为这么基本的东西添加依赖.
我有一个包含 5 列的数据框，我正在使用 pandas 和 numpy 来编辑和处理数据。
id calv1 calv2 calv3 calv4
1 2006-08-29 2007-08-29 2008-08-29 2009-08-29
2 NaT NaT NaT NaT
3 2006-08-29 NaT NaT NaT
4 2006-08-29 2007-08-29 2010-08-29 NaT
5 2006-08-29 2013-08-29 NaT NaT
6 2006-08-29 NaT 2013-08-29 2013-08-292
我想创建另一个列来计算每个 id 出现的“calv”的数量。但是，如果其他值之间存在缺失值，这对我来说很重要，请参阅第 6 行。然后我希望有一个 NaN 或其他一些值，表明这不是正确的行。
id calv1 calv2 calv3 calv4 no_calv
1 2006-08-29 2007-08-29 2008-08-29 2009-08-29 4
2 NaT NaT NaT NaT 0
3 2006-08-29 NaT NaT NaT 1
4 2006-08-29 2007-08-29 2010-08-29 NaT 3
5 …我正在尝试根据其他列中的值在以下 Pandas DataFrame 中创建一个新列“Var”。我在处理 , 时遇到问题NaN。NaT
数据：（在上一步中
使用的apply(pd.to_datetime)列）Date
| 日期 | C | A | 年龄 |
|---|---|---|---|
| 2017-12-13 | 1233.0 | 氮 | 9 |
| 钠盐 | 南 | 氮 | 5 |
| 2007-09-24 | 49.0 | 氮 | 14 |
代码：
def program(Flat):
if Flat['A'] == 'N' :
return 0
elif Flat['Date'].isna() :
return Flat['Age'] + 1
elif Flat['C'] < 365 :
return 1
elif Flat['C'] >= 365 :
return math.floor((Flat['C'])/365.25) + 1
Flat['Var'] = Flat.apply(program, axis=1)
错误：AttributeError：“NaTType”对象没有属性“isna”
尝试通过 Anaconda 和 Python 运行。都是同样的错误。Pandas 版本是 1.3.3。
检测类型的正确方法是什么NaT？