检查时间戳是否为 NaT - Python

在Python中使用pandas包处理时间时，经常会遇到缺失值NaT（Not a Time）。当我们读入时间数据时，有些数据缺失或不符合时间格式，就会被转化为NaT。在处理数据时，我们需要先检查是否存在NaT值，以免出现错误。

本文将介绍三种方法来检查时间戳是否为NaT。

方法一：使用 pandas.isnull() 函数检查

pandas中有一个isnull()函数，用来判断一个对象是否为null值。在处理时间数据时，我们可以使用这个函数简单地检查时间戳是否为NaT。

import pandas as pd

# 创建一个包含NaT的时间Series
ts = pd.Series([pd.Timestamp('20210101'), pd.NaT, pd.Timestamp('20210103')])
# 使用pd.isnull()判断是否存在NaT
print(pd.isnull(ts))

输出：

0    False
1     True
2    False
dtype: bool

方法二：使用 pandas.Timestamp.timestamp() 函数

其实，时间戳的本质就是unix时间戳，即从1970年1月1日午夜开始经过的秒数。因此，我们可以使用pandas.Timestamp对象的timestamp()函数，将时间戳转化为unix时间戳。

对于NaT值，转化后的unix时间戳为nan，因此我们可以使用numpy包中的isnan函数来判断是否存在NaT。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含NaT的时间Series
ts = pd.Series([pd.Timestamp('20210101'), pd.NaT, pd.Timestamp('20210103')])
# 将时间戳转化为unix时间戳
unix_ts = ts.apply(lambda x: x.timestamp())
# 使用numpy.isnan()判断是否存在NaT
print(np.isnan(unix_ts))

输出：

[False  True False]

方法三：使用 pandas.hasnans 属性

pandas中的DataFrame和Series对象都有一个hasnans属性，用于检查数据是否存在NaN或NaT值。

import pandas as pd

# 创建一个包含NaT的时间Series
ts = pd.Series([pd.Timestamp('20210101'), pd.NaT, pd.Timestamp('20210103')])
# 使用hasnans属性判断是否存在NaT
print(ts.hasnans)

输出：

True

总结：以上三种方法都可以用来检查时间戳是否为NaT，我们可以根据实际情况选择其中一种方法即可。