在某些情况下，Dataframe.applymap在NaT上跳闸？

Question

Pandas 23.4版

我认为applymap试图将函数的矢量化版本应用于整个列，但是当该列包含NaT时会感到困惑。

例如。我用一个包含有效时间戳和NaT的单列创建一个数据框。然后我应用map一个函数，该函数应该格式化日期时间，在“ T”处将其分割，取其时间分量，然后将其通过正则表达式修剪掉毫秒之后的所有数字。

import re
import pandas as pd    
df = pd.DataFrame([[pd.Timestamp.now()], [pd.NaT]], columns=['T'])
df.applymap(lambda x:
    x if pd.isnull(x) or not hasattr(x, 'isoformat') else 
    re.sub(r'(\d{2}:\d{2}:\d{2}\.\d{3})\d*', r'\1', x.isoformat().split('T')[1]))

运行此命令的结果是...

    T
0   10:25:08.686000
1   NaT

（如果正则表达式正在运行，我希望看到10：25：08.686）。

似乎已经发生了x.isoformat（）。split（'T'）[1]已在该系列上运行，但是正则表达式未能在结果系列上运行，因为它包含空值。

如果将'*'附加到函数主体，这似乎将applymap强制到正确的路径上（尽管以在字符串开头加*为代价）...

df.applymap(lambda x: 
      x if pd.isnull(x) or not hasattr(x, 'isoformat') else 
      ('*'+re.sub(r'(\d{2}:\d{2}:\d{2}\.\d{3})\d*', r'\1', x.isoformat().split('T')[1])))

...给予...

    T
0   *10:25:08.686
1   NaT

如果该列不包含任何NaT，则一切正常。