检查条目是否为 NaT - Python

在数据分析过程中，经常要处理缺失值。在 Pandas 中，不适用值可以使用 NaN 和 NaT 来表示。其中，NaN 表示缺失数值，NaT（Not a Time）则表示缺失时间戳。

本文将介绍如何检查 Pandas DataFrame 中的条目是否为 NaT 值，并提供相应的示例代码。

方法一：使用 Pandas 的 isna() 和 any() 函数

可以使用 Pandas 的 isna() 函数来检查 DataFrame 是否有缺失值，并结合 any() 函数返回具体的 NaT 条目的布尔值。

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', 'NaT']})

# 检查是否有 NaT 条目
is_NaT = df['date'].isna().any()

print(is_NaT)  # True

方法二：与 numpy 模块的 isnat() 函数结合

也可以使用 numpy 模块的 isnat() 函数来检查 DataFrame 中的时间戳是否为 NaT。该函数的返回值是一个布尔型数组，其中 True 表示该条目为 NaT。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', 'NaT']})

# 检查是否有 NaT 条目
is_NaT = np.isnat(df['date'])

print(is_NaT)  # [False  True]

结论

本文介绍了两种方法来检查 Pandas DataFrame 中的条目是否为 NaT 值，即使用 Pandas 的 isna() 和 any() 函数和 numpy 模块的 isnat() 函数。

在数据分析中经常会遇到缺失值的处理，当出现时间戳数据且有缺失值时，请注意使用 NaT 来表示。以上介绍的方法可以帮助你更好地处理时间戳数据缺失的情况。