Question

我正在读取CSV文件。

df = pd.read_csv('xyz.csv',parse_dates=['last_time'])

dtype列中的last_tweeted是datetime64[ns]。

该列目前仅包含1 datetime64[ns]个其余的NaT。

df

     last_time
0      NaT
1      NaT
2      NaT
3      NaT
4      2020-07-07 15:53:26.798844

我要添加一个新列time_since。

df['time_since'] = df[df['last_time'] - datetime.datetime.now()]

我通读了许多问题，但无法找出问题所在。

我收到以下错误：

回溯（最近通话最近）：在run_code中的文件“ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/IPython/core/interactiveshell.py”，行3331 exec（code_obj，self.user_global_ns，self.user_ns）文件“”，第1行，位于 df ['trial'] = df [df ['last_time']-datetime.datetime.now（）] 在 getitem 中的文件“ /home/xxx/.local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py”，第2806行索引器= self.loc._get_listlike_indexer（键，轴= 1，raise_missing =真）[1] _get_listlike_indexer中的文件“ /home/xxx/.local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py”，第1553行键，索引器，o._get_axis_number（axis），raise_missing = raise_missing _validate_read_indexer中的文件“ /home/xxx/.local/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py”，行1640 引发KeyError（f“ [{key}中没有一个都在[{axis_name}]中”“） KeyError：“ [TimedeltaIndex（[NaT，NaT，NaT，NaT，NaT，NaT，NaT，NaT，\ n'-1天+23：06：31.564892'，NaT，NaT]都不存在，\ n dtype ='timedelta64 [ns]'，freq = None）]位于[列]“

我在做什么错？我假设在计算中将忽略NaT，或者会得到一堆timedelta的{{1}}列。

Answer 1

删除df[]，它通过一些遮罩用于boolean indexing：

df['time_since'] = df['last_time'] - datetime.datetime.now()

要从具有NaT值的datetime64 [ns]列创建timedelta列？

1 个答案: