Pandas：为None值设置默认日期时间

Question

我有一个Pandas数据框，其中包含日期为字符串的列（以类似SQL的格式）。但是，许多单元格包含None个值。我正在尝试使用to_datetime将这些列转换为Pandas日期，并为包含None值的单元格设置“默认”值。示例代码如下：

import pandas as pd

>>> d = {'a': [1,2,3],
        'd1': ['2016-01-01','2015-10-02',None],
        'd2': [None,'2016-04-03',None]}
>>> df = pd.DataFrame(d)
>>> print df
   a          d1          d2
0  1  2016-01-01        None
1  2  2015-10-02  2016-04-03
2  3        None        None


>>> date_cols = ['d1','d2']
>>> df[date_cols] = df[date_cols].apply(pd.to_datetime)
>>> print df
   a         d1         d2
0  1 2016-01-01        NaT
1  2 2015-10-02 2016-04-03
2  3        NaT        NaT

将有效字符串转换为日期非常简单，我只想将NaT替换为default_date。这就是我想要的最终数据框：

>>> default_date = '2015-01-01'
>>> print df
   a         d1         d2
0  1 2016-01-01 2015-01-01
1  2 2015-10-02 2016-04-03
2  3 2015-01-01 2015-01-01   

Answer 1

使用fillna

df[date_cols] = df[date_cols].fillna(pd.to_datetime('2015-01-01'))
df