Question

这可能是一个已知的限制，但是当该系列包含NaT时，我很难计算Pandas中一系列的累积最小值。有没有办法使这项工作？

以下简单示例：

import pandas as pd

s = pd.Series(pd.date_range('2008-09-15', periods=10, freq='m'))
s.loc[10] = pd.NaT
s.cummin()

ValueError: Could not convert object to NumPy datetime

Answer 1

Pandas 0.15.2中的bug has been fixed（待发布）。

作为一种解决方法，您可以使用skipna=False，并手动处理NaT＆＃34;＆＃34;：

import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(1)

s = pd.Series(pd.date_range('2008-09-15', periods=10, freq='m'))
s.loc[10] = pd.NaT
np.random.shuffle(s)
print(s)
# 0    2008-11-30
# 1    2008-12-31
# 2    2009-01-31
# 3    2009-06-30
# 4    2008-10-31
# 5    2009-03-31
# 6    2008-09-30
# 7    2009-04-30
# 8           NaT
# 9    2009-05-31
# 10   2009-02-28
# dtype: datetime64[ns]

mask = pd.isnull(s)
result = s.cummin(skipna=False)
result.loc[mask] = pd.NaT
print(result)

产量

0    2008-11-30
1    2008-11-30
2    2008-11-30
3    2008-11-30
4    2008-10-31
5    2008-10-31
6    2008-09-30
7    2008-09-30
8           NaT
9    2008-09-30
10   2008-09-30
dtype: datetime64[ns]

熊猫与日期和NaT系列的累积函数

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