Question

我有以下df，

A         B
3 days    NaT
NaT       1 days
4 days    3 days
NaT       NaT

dtype A和B的{{1}}为timedelta64[ns]，我想从两列days中获取timedelta，首先，我尝试删除A的所有行，而B恰好是NaT，

daydelta = df.dropna(subset=['A', 'B'], how='all')

然后在每个列值

上获取days

daydelta[['A', 'B']] = daydelta[['A', 'B']].applymap(lambda x: int(Timedelta(x).days))

但由于days中没有NaT属性，因此失败了。我想知道如何从days值获取timedelta，同时用字符NaT替换timedelta value does not exist。

Answer 1

使用与NaT合作的dt.days：

print (df['A'].dt.days)
0    3.0
1    NaN
2    4.0
3    NaN
Name: A, dtype: float64

df[['A', 'B']] = df[['A', 'B']].apply(lambda x: x.dt.days)
print (df)
     A    B
0  3.0  NaN
1  NaN  1.0
2  4.0  3.0
3  NaN  NaN

在尝试获取timedelta对象天时，pandas用列中的字符串替换NaT

1 个答案: