如何测试变量是否为 pd.NaT？答案

【问题标题】：how to test if a variable is pd.NaT?如何测试变量是否为 pd.NaT？
【发布时间】：2018-09-01 06:48:45
【问题描述】：

我正在尝试测试我的变量之一是否为 pd.NaT。我知道它是 NaT，但它仍然无法通过测试。例如，以下代码不打印任何内容：

a=pd.NaT

if a == pd.NaT:
    print("a not NaT")

有人知道吗？有没有办法有效地测试a 是否是 NaT？

【问题讨论】：

pd.isnull 也适用于 NaT。
pandas 和numpy 遵循NaN 不等同于自身的标准。所以即使你输入a == a，你也会得到False
投票重新打开，因为 pandas.NaT 实际上不是 NumPy NaT，它在相等和 numpy.isnat 检查中的行为不同。
@ALollz：NumPy 实际上还没有这样做；有一个FutureWarning 说他们计划这样做，但现在是numpy.datetime64('NaT') == numpy.datetime64('NaT')。
相关：Numpy: Checking if a value is NaT

标签： python pandas unit-testing datetime nan

【解决方案1】：

Pandas NaT 的行为类似于浮点 NaN，因为它不等于自身。相反，您可以使用pandas.isnull：

In [21]: pandas.isnull(pandas.NaT)
Out[21]: True

这也为 None 和 NaN 返回 True。

从技术上讲，您还可以使用 x != x 来检查 Pandas NaT，遵循用于浮点 NaN 的常见模式。但是，这可能会导致 NumPy NaT 出现问题，它们看起来非常相似并代表相同的概念，但实际上是具有不同行为的不同类型：

In [29]: x = pandas.NaT

In [30]: y = numpy.datetime64('NaT')

In [31]: x != x
Out[31]: True

In [32]: y != y
/home/i850228/.local/lib/python3.6/site-packages/IPython/__main__.py:1: FutureWarning: In the future, NAT != NAT will be True rather than False.
  # encoding: utf-8
Out[32]: False

numpy.isnat，用于检查 NumPy NaT 的函数也因 Pandas NaT 而失败：

In [33]: numpy.isnat(pandas.NaT)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-33-39a66bbf6513> in <module>()
----> 1 numpy.isnat(pandas.NaT)

TypeError: ufunc 'isnat' is only defined for datetime and timedelta.

pandas.isnull 适用于 Pandas 和 NumPy NaT，所以这可能是要走的路：

In [34]: pandas.isnull(pandas.NaT)
Out[34]: True

In [35]: pandas.isnull(numpy.datetime64('NaT'))
Out[35]: True

【讨论】：

【解决方案2】：

您还可以将 pandas.isna() 用于 pandas.NaT、numpy.nan 或 None：

import pandas as pd
import numpy as np

x = (pd.NaT, np.nan, None)
[pd.isna(i) for i in x]

Output:
[True, True, True]

【讨论】：

【解决方案3】：

pd.NaT is pd.NaT

是的

这对我有用。

【讨论】：

【解决方案4】：

如果它在Series（例如DataFrame 列）中，您也可以使用.isna()：

pd.Series(pd.NaT).isna()
# 0    True
# dtype: bool

【讨论】：

【解决方案5】：

这对我有用

>>> a = pandas.NaT
>>> type(a) == pandas._libs.tslibs.nattype.NaTType
>>> True

【讨论】：