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)

相关问题

pandas 空日期格式

在Pandas中，处理空日期（或缺失值）通常使用`NaT`（Not a Time）对象，这是Pandas专为表示缺失的时间戳定义的特殊值。如果你的数据集中包含的是日期/时间类型的缺失值，它们会被表示为`NaT`。

如果你正在使用DataFrame或Series中的`datetime64[ns]`类型，空日期可能看起来像这样：

import pandas as pd

# 创建一个带有空日期的DataFrame
df = pd.DataFrame({'Date': [pd.Timestamp('2022-01-01'), pd.NaT, '2022-01-03']})

在这种情况下，你可以使用以下方法检查或转换这些缺失值：

- `isna()` 或 `notna()`: 这些函数用于检查是否为缺失值。
- `fillna(value)`: 可以用特定的值（如`pd.Timestamp('2022-01-01')`）填充缺失的日期。
- `dropna()` 或 `dropna(subset=['Date'])`: 删除含有缺失值的行或列。
- `astype('date' | 'datetime64[ns]', errors='coerce')`: 将非空字符串或其他转换为日期，如果无法转换则将其设为`NaT`。

pandas 线性插值

Pandas库中的线性插值功能通常通过`pandas.DataFrame.interpolate()`方法实现。这个函数用于填充缺失值，当数据集中存在NaN值时，它可以根据数据点之间的线性关系进行估算。线性插值假设数据是在连续平面上的，并且在两个已知点之间建立一条直线。

例如，如果你有一个时间序列数据集，但在某段时间内有一些缺失的数据点，你可以使用线性插值填补这些空白，使得数据看起来像是按照某种趋势自然延伸的。这个方法适用于数据变化较为平缓的情况。

# 假设df是一个包含日期和数值的DataFrame，有缺失值
df['new_column'] = df['data_column'].interpolate(method='linear')  # 使用线性插值

在这里，`method='linear'`就是指线性插值。还有其他插值方法可供选择，如'nearest', 'zero', 'slinear', 'quadratic', 'cubic'等。