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`。

相关问题

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)

pandas resample 不要填补空白

pandas resample 是pandas库中的一个函数，用于对时间序列数据进行重采样操作。其功能主要是根据给定的时间间隔对数据进行聚合或降采样。

在进行重采样时，pandas resample 默认会通过填补空白的方式来处理缺失的数据。这种默认行为会导致在重采样结果中会有一些空白的数据点，这些数据点的值通常会被填充为缺失值。

然而，有时候我们可能并不需要对空白数据进行填补，而是希望在重采样结果中只保留原始数据中存在的有效数据点。为了实现这个目的，我们可以通过设置参数来禁用填补空白的功能。

在 pandas resample 中，我们可以通过传入参数 `fill_method=None` 来禁用填补空白。当我们将 `fill_method` 参数设置为 `None` 时，pandas resample 在重采样时会忽略空白数据，只保留原始数据中存在的有效数据点。

通过禁用填补空白的功能，我们可以更加准确地分析和处理时间序列数据，避免填补造成的数据偏差或误解。不填补空白的重采样结果可能会更加贴近原始数据的真实情况，在一些特定的应用场景下会更有用。