pandas 空日期

`pandas` 是 Python 中用于数据处理的强大库，其中 `NaT`（Not a Time）通常代表空日期或缺失值。当你使用 `pd.to_datetime()` 函数尝试将非日期字符串转换为日期时，如果遇到无法解析的数据，`pandas` 会返回 `NaT`。

例如，如果你有如下的数据：

import pandas as pd

data = {'Date': ['2022-01-01', '2022-02-15', 'N/A', '2022-04-30']}
df = pd.DataFrame(data)

这里的 `'N/A'` 就会被转换成 `NaT`：

df['Date'].astype('datetime64[ns]')

输出结果可能像这样：

0   2022-01-01
1   2022-02-15
2        NaT
3   2022-04-30
dtype: datetime64[ns]

如果你想处理这些空日期，你可以选择填充 (`fillna`)、删除 (`dropna`) 或者用特定值替换 (`replace`)。例如，你想把所有的 `NaT` 填充为 `None`，可以这样做：

df['Date'] = df['Date'].fillna(None)