Question

不是什么问题，而是让我感到困惑的东西。

我有一列日期看起来像这样：

0              NaT
1       1996-04-01
2       2000-03-01
3              NaT
4              NaT
5              NaT
6              NaT
7              NaT
8              NaT

我想将NaT转换为静态值。（假设我将pda导入为pd，将numpy导入为np）。

如果我这样做：

mydata['mynewdate'] = mydata.mydate.replace(
    np.NaN, pd.datetime(1994,6,30,0,0))

一切都好，我明白了

0       1994-06-30
1       1996-04-01
2       2000-03-01
3       1994-06-30
4       1994-06-30
5       1994-06-30
6       1994-06-30
7       1994-06-30
8       1994-06-30

但如果我这样做：

mydata['mynewdate'] = np.where(
    mydata['mydate'].isnull(), pd.datetime(1994,6,30,0,0),mydata['mydate'])

我得到：

0        1994-06-30 00:00:00
1         828316800000000000
2         951868800000000000
3        1994-06-30 00:00:00
4        1994-06-30 00:00:00
5        1994-06-30 00:00:00
6        1994-06-30 00:00:00
7        1994-06-30 00:00:00
8        1994-06-30 00:00:00

此操作将原始的非空日期转换为整数。我认为可能是数据类型混合在一起，所以我这样做了：

mydata['mynewdate'] = np.where(
    mydata['mydate'].isnull(), pd.datetime(1994,6,30,0,0),pd.to_datetime(mydata['mydate']))

仍然得到：

0        1994-06-30 00:00:00
1         828316800000000000
2         951868800000000000
3        1994-06-30 00:00:00
4        1994-06-30 00:00:00
5        1994-06-30 00:00:00
6        1994-06-30 00:00:00
7        1994-06-30 00:00:00
8        1994-06-30 00:00:00

请注意（不要问）：是的，我有一个更好的替换null的解决方案。这个问题不是关于替换空值（因为标题表明不是），而是关于numpy在哪里处理日期。我之所以问，是因为我将有更复杂的条件来选择将来要替换的日期，并认为numpy会在哪里完成工作。

有什么想法吗？

Answer 1

这是由于Numpy的datetime64，Pandas的Timestamp和/或datetime.datetime之间的交互作用不佳所致。我从一开始就将替换值设置为numpy.datetime64，从而解决了该问题。

static_date = np.datetime64('1994-06-30')
# static_date = np.datetime64(pd.datetime(1994, 6, 30))

mydata.assign(
    mynewdate=np.where(
        mydata.mydate.isnull(),
        static_date,
        mydata.mydate
    )
)

      mydate  mynewdate
0        NaT 1994-06-30
1 1996-04-01 1996-04-01
2 2000-03-01 2000-03-01
3        NaT 1994-06-30
4        NaT 1994-06-30
5        NaT 1994-06-30
6        NaT 1994-06-30
7        NaT 1994-06-30
8        NaT 1994-06-30

Answer 2

如果您位于pandas，请尝试使用mask/where中的pandas

df.mask(df['Date'].isnull(), pd.to_datetime('1994-06-30'))
Out[824]: 
        Date
0 1994-06-30
1 1996-04-01
2 2000-03-01
3 1994-06-30
4 1994-06-30
5 1994-06-30
6 1994-06-30
7 1994-06-30
8 1994-06-30

将时间戳记/日期时间更改为整数的地方

2 个答案: