在 python 中进行迭代时如何处理日期时间的 NaT 值？

Posted 2023-03-30

【中文标题】在 python 中进行迭代时如何处理日期时间的 NaT 值？

【英文标题】：How to handle NaT values for datetime when doing iterations in python?

【发布时间】：2016-05-17 04:10:48

【问题描述】：

我正在使用以下代码将日期时间值转换为整数。除了 NaT 值外，它工作得很好。如果我在迭代中执行此操作，我该如何处理 NaT 值，以免出现“NaTType 不支持 timetuple”之类的错误？

import time
from datetime import datetime
t=datetime.now()
t1=t.timetuple()
int(time.mktime(t1)/60/60/24)

这里是创建示例数据的代码以及到目前为止我尝试迭代的代码：

创建数据：

df = pd.DataFrame(data='date':['05/16/16',''], 'Indicator':[1,0])
df['date']=pd.to_datetime(df['date'])

数据：

   Indicator       date
0          1 2016-05-16
1          0        NaT

迭代代码：

def date2int(df):
    if df.date:
        t=df['date']
        t1=t.timetuple()
        return int(time.mktime(t1))
df['date2int']=df.apply(date2int,axis=1)

错误信息：

Traceback（最近一次调用最后一次）：

文件“”，第 1 行，在 df['date2int']=df.apply(date2int,axis=1)

文件“/Users/Chen/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.py”，第 4042 行，在应用中 return self._apply_standard(f, axis, reduce=reduce)

文件“/Users/Chen/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.py”，第 4138 行，在 _apply_standard 结果[i] = func(v)

文件“”，第 4 行，在 date2int 中 t1=t.timetuple()

文件“pandas/tslib.pyx”，第 723 行，在 pandas.tslib._make_error_func.f (pandas/tslib.c:16109) 中

ValueError: ('NaTType 不支持 timetuple', u'发生在索引 1')

【问题讨论】：

将 .timetuple() 调用包装到 ValueError 的 try-catch 块中。

如果我能看到你的循环代码就更好了。

我添加了带循环的代码。

【参考方案1】：

解决方案 #1：

def date2int(df):
    if df.date:
        t=df['date']
        try:
            t1=t.timetuple()
            return int(time.mktime(t1))
        except ValueError:
            return None
df['date2int']=df.apply(date2int,axis=1)

解决方案 #2：

df=df.dropna()

【讨论】：

我使用了解决方案 #1，因为我仍然需要保留所有 NaT 值，而且效果非常好。