Question

我对我在下面的代码测试数据中遇到的问题以及解释感到有点困惑。

test = {"Med to Ind Date": ['', '', 1402531200000000000, '', 1402876800000000000], 
        "Med to Ind Indicator": ['', '', 'Y', '', 'Y']}
test = pd.DataFrame(test)
date_fields = ["Med to Ind Date"]
test.loc[:, date_fields] = test.loc[:, date_fields].apply(pd.to_datetime)

因此，当您运行上面的代码时，您将看到所有空白时间字段都映射到NaT。哪个没问题，但它正在打断我的代码：

if "Med to Ind Indicator" in test.columns:
    test["Med to Ind Indicator"] = np.where(test["Med to Ind Date"] != '', "Yes", '')

上面的代码查看Med to Ind Date字段，如果它不是空白，则将Med列显示为Ind Indicator为Yes。我的工作是试图用＆＃34;＆＃34;替换pd.NaT。哪个工作，但它反过来解除我的date_time转换，并将其返回到原始形式。你们能推荐一个替代方案吗？另外，大熊猫究竟是如何看待NaT场的呢？

Answer 1

使用isnull()（或notnull()）来测试NaT：

np.where(test["Med to Ind Date"].isnull(), '', "Yes")

test的结果输出：

       Med to Ind Date Med to Ind Indicator
0                 None                     
1                 None                     
2  1402531200000000000                  Yes
3                 None                     
4  1402876800000000000                  Yes

apply.pd.to_date_Time。适用于未映射/处理NaT

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