Question

nat = np.datetime64('NaT')
nat == nat
>> FutureWarning: In the future, 'NAT == x' and 'x == NAT' will always be False.

np.isnan(nat)
>> TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

如何检查datetime64是否为NaT？我似乎无法从文档中挖掘出任何东西。我知道Pandas可以做到这一点，但我宁愿不为这么基本的东西添加依赖。

Answer 1

pandas可以使用pandas.isnull检查NaT：

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> pd.isnull(np.datetime64('NaT'))
True

如果您不想使用pandas，您还可以定义自己的功能（部分来自pandas源）：

nat_as_integer = np.datetime64('NAT').view('i8')

def isnat(your_datetime):
    dtype_string = str(your_datetime.dtype)
    if 'datetime64' in dtype_string or 'timedelta64' in dtype_string:
        return your_datetime.view('i8') == nat_as_integer
    return False  # it can't be a NaT if it's not a dateime

这正确识别NaT值：

>>> isnat(np.datetime64('NAT'))
True

>>> isnat(np.timedelta64('NAT'))
True

并且意识到它不是日期时间或时间点：

>>> isnat(np.timedelta64('NAT').view('i8'))
False

将来在numpy代码中可能会有isnat - 函数，至少它们有一个（当前打开的）拉取请求：Link to the PR (NumPy github)

Answer 2

自NumPy 1.13版以来，它包含isnat函数：

>>> import numpy as np
>>> np.isnat(np.datetime64('nat'))
True

它也适用于数组：

>>> np.isnat(np.array(['nat', 1, 2, 3, 4, 'nat', 5], dtype='datetime64[D]'))
array([ True, False, False, False, False,  True, False], dtype=bool)

Answer 3

INTRO：这个答案写于Numpy版本1.11的时候，NAT版本的比较应该从版本1.12开始改变。显然情况并非如此，答案的第二部分变得错误。答案的第一部分可能不适用于新版本的numpy。请务必在下面查看MSeifert的答案。

<小时/> 当您第一次进行比较时，您总是会收到警告。但同时返回的比较结果是正确的：

import numpy as np    
nat = np.datetime64('NaT')

def nat_check(nat):
    return nat == np.datetime64('NaT')    

nat_check(nat)
Out[4]: FutureWarning: In the future, 'NAT == x' and 'x == NAT' will always be False.
True

nat_check(nat)
Out[5]: True

如果要取消警告，可以使用catch_warnings上下文管理器：

import numpy as np
import warnings

nat = np.datetime64('NaT')

def nat_check(nat):
    with warnings.catch_warnings():
        warnings.simplefilter("ignore")
        return nat == np.datetime64('NaT')    

nat_check(nat)
Out[5]: True

<小时/> 编辑：由于某些原因，Numpy版本1.12中NAT比较的行为没有改变，因此下一个代码变得不一致。

~~最后你可以检查numpy版本来处理自版本1.12.0以来的更改行为：~~

def nat_check(nat): if [int(x) for x in np.__version__.split('.')[:-1]] > [1, 11]: return nat != nat with warnings.catch_warnings(): warnings.simplefilter("ignore") return nat == np.datetime64('NaT')

<小时/> 编辑：正如MSeifert提到的那样，Numpy自版本1.13起包含isnat函数。

Answer 4

非常简单，令人惊讶地快速 :( 没有numpy或pandas ）

    str( myDate ) == 'NaT'            # True if myDate is NaT

好吧，这有点令人讨厌，但考虑到NaT＆＃39;周围的模糊性。它做得很好。

在比较两个日期时，它们也很有用，其中任何一个日期可能是NaT，如下所示：

   str( date1 ) == str( date1 )       # True
   str( date1 ) == str( NaT )         # False
   str( NaT )   == str( date1 )       # False

wait for it...

   str( NaT )   == str( Nat )         # True    (hooray!)

Answer 5

这种方法避免了警告，同时保留了面向数组的评估。

import numpy as np
def isnat(x):
    """ 
    datetime64 analog to isnan.
    doesn't yet exist in numpy - other ways give warnings
    and are likely to change.  
    """
    return x.astype('i8') == np.datetime64('NaT').astype('i8')

Answer 6

另一种方法是捕捉这个例子：

def is_nat(npdatetime):
    try:
        npdatetime.strftime('%x')
        return False
    except:
        return True

Numpy：检查值是否为NaT

6 个答案: