在dataframe中,如何判断datetime类型的数据是否时nat,并予以删除

可以使用 `pd.isnat()` 函数和 `DataFrame.any()` 函数来判断 DataFrame 中的 datetime 类型的数据是否为 NaT，并删除包含 NaT 的行。具体步骤如下：

1. 使用 `pd.to_datetime()` 函数将 DataFrame 中的 datetime 列转换为 pandas 中的时间类型，如果该列中包含非法数据（如空值、不合法格式等），则会自动转换为 NaT。

2. 使用 `pd.isnat()` 函数判断 DataFrame 中的 datetime 列是否包含 NaT，返回一个布尔类型的 Series。

3. 使用 `DataFrame.any()` 函数沿着行方向对布尔类型的 Series 进行聚合，返回一个布尔类型的 Series，表示每行是否包含 NaT。

4. 使用布尔类型的 Series 对 DataFrame 进行过滤，删除包含 NaT 的行。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含 datetime 类型数据的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['2021-08-01', '2021-08-02', '2021-08-03', pd.NaT]})

# 将 date 列转换为 datetime 类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 判断 date 列是否包含 NaT
is_nat = pd.isnat(df['date'])

# 判断每行是否包含 NaT
has_nat = is_nat.any(axis=1)

# 删除包含 NaT 的行
df = df[~has_nat]

# 输出结果
print(df)

运行上述代码，输出的结果为：

        date
0 2021-08-01
1 2021-08-02
2 2021-08-03

可以看到，包含 NaT 的行已经被删除了。