Question

In [22]: ts
Out[22]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[NaT, ..., 2012-12-31 00:00:00]
Length: 11, Freq: None, Timezone: None

In [23]: ts.year
Out[23]: array([  -1, 2012, 2012, 2012, 2012, 2012, 2012, 2012, 2012, 2012, 2012])

使用apply以及

时会发生这种情况

ts.apply(lambda x: pd.Timestamp(x).year)

0       -1
1     2012
2     2012
3     2012
4     2012
5     2012
6     2012
7     2012
8     2012
9     2012
10    2012
Name: Dates

这是NaT.year == -1的错误吗？

Answer 1

是什么让你认为这是一个错误，而不是定义的行为？

首先：

In [16]: pandas.NaT.year
Out[16]: -1

所以，它在DatetimeIndex中并不奇怪;这就是NaT始终有效的方式。

它完全内部一致，并与numpy和其他地方的许多其他内容一致，使用-1作为（希望无符号）整数类型的特殊值。

是的，-1确实不能用作NaN，因为你可以用它算术并获得非NaN（和不正确的）结果，并且在其他一些情况下它做的很奇怪（试试pandas.NaT.isoformat() ），还有什么其他选择？只要将year定义为某种numpy整数类型，就必须返回一个整数值。那么，有哪些选择？

返回int或None。然后调用year会返回array(dtype=object)。
返回一个浮点数，因此NaT.year可以是NaN。
提出NaT.year本身的异常，或尝试在array内执行此操作。
返回一些特殊的整数值。如果不是-1，你会使用什么价值？

他们都以不同的方式吮吸，但最后似乎吸得最少，并且与宇宙中的其他一切最为一致。理想的解决方案可能是在numpy中使用整数与NaN类型，但这是设计围绕numpy datetime的包装器的更大问题...

顺便说一下，值得注意的是numpy 1.6没有datetime64的NaT值，因此pandas.NaT实际上映射到datetime64(-1)，因为同样的道理。现在numpy 1.7已np.datetime64('NaT')，这可能会改变。但这仍然没有改变整数没有NaN的事实。

熊猫NaT到-1？

1 个答案: