根据你给我的代码修改后，出现了如下报错ValueError: NaTType does not support timestamp，怎么处理

如果你在使用 pandas 的 Timestamp 类型时，出现了 NaTType does not support timestamp 的报错，可能是因为你使用了 NaT（Not a Time）类型的数据，它代表缺失的时间戳数据。

针对这种情况，我们可以使用 pd.Timestamp() 函数的 isna() 方法来判断输入的时间戳是否为 NaT，从而避免程序出现异常。具体代码如下：

import datetime
import pandas as pd

t1 = pd.Timestamp('2022-01-01 00:00:00')
t2 = pd.Timestamp('2022-01-02 00:00:00')

# 判断输入的时间戳是否为 NaT
if t1.isna() or t2.isna():
    print('输入的时间戳存在缺失数据！')
else:
    timestamp1 = int(t1.timestamp())
    timestamp2 = int(t2.timestamp())

    # 将时间戳转换为 datetime 对象
    dt1 = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp1)
    dt2 = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp2)

    # 计算两个时间之间的差值
    delta = dt2 - dt1

    print(delta.days)      # 获取差值的天数
    print(delta.seconds)   # 获取差值的秒数

在上面的代码中，我们首先使用 isna() 方法判断输入的时间戳是否为 NaT，如果存在缺失数据，则输出提示信息。如果没有缺失数据，则按照之前的步骤，将时间戳转换为 datetime 对象，然后计算两个时间之间的差值。