Numpy：检查值是否为 NaT

Question

nat = np.datetime64('NaT')
nat == nat
>> FutureWarning: In the future, 'NAT == x' and 'x == NAT' will always be False.

np.isnan(nat)
>> TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

如何检查 datetime64 是否为 NaT？我似乎无法从文档中挖掘出任何东西。我知道 Pandas 可以做到，但我不想为这么基本的东西添加依赖项。

Answer 1

简介：这个答案是在 Numpy 是 1.11 版的时候写的，并且 NAT 比较的行为应该从 1.12 版开始改变。显然情况并非如此，答案的第二部分变得错误。答案的第一部分可能不适用于新版本的 numpy。请确保您已在下面查看 MSeifert 的答案。

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当您第一次进行比较时，您总是有一个警告。但同时返回的比较结果是正确的：

import numpy as np    
nat = np.datetime64('NaT')

def nat_check(nat):
    return nat == np.datetime64('NaT')    

nat_check(nat)
Out[4]: FutureWarning: In the future, 'NAT == x' and 'x == NAT' will always be False.
True

nat_check(nat)
Out[5]: True

如果您想抑制警告，您可以使用catch_warnings 上下文管理器：

import numpy as np
import warnings

nat = np.datetime64('NaT')

def nat_check(nat):
    with warnings.catch_warnings():
        warnings.simplefilter("ignore")
        return nat == np.datetime64('NaT')    

nat_check(nat)
Out[5]: True

---

编辑：由于某种原因，Numpy 1.12 版中的 NAT 比较行为没有改变，因此下一个代码结果不一致。

最后，您可以检查 numpy 版本以处理自 1.12.0 版以来的更改行为：

def nat_check(nat):
    if [int(x) for x in np.__version__.split('.')[:-1]] > [1, 11]:
        return nat != nat
    with warnings.catch_warnings():
        warnings.simplefilter("ignore")
        return nat == np.datetime64('NaT')

---

编辑：正如MSeifert 提到的，Numpy 包含isnat 函数，因为版本 1.13。

Answer 2

另一种方法是捕获异常：

def is_nat(npdatetime):
    try:
        npdatetime.strftime('%x')
        return False
    except:
        return True

Answer 3

这种方法避免了警告，同时保留了面向数组的评估。

import numpy as np
def isnat(x):
    """ 
    datetime64 analog to isnan.
    doesn't yet exist in numpy - other ways give warnings
    and are likely to change.  
    """
    return x.astype('i8') == np.datetime64('NaT').astype('i8')

Answer 4

pandas 可以检查 NaT 和 pandas.isnull:

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> pd.isnull(np.datetime64('NaT'))
True

如果你不想使用 pandas 也可以定义自己的函数（部分取自 pandas 源）：

nat_as_integer = np.datetime64('NAT').view('i8')

def isnat(your_datetime):
    dtype_string = str(your_datetime.dtype)
    if 'datetime64' in dtype_string or 'timedelta64' in dtype_string:
        return your_datetime.view('i8') == nat_as_integer
    return False  # it can't be a NaT if it's not a dateime

这可以正确识别 NaT 值：

>>> isnat(np.datetime64('NAT'))
True

>>> isnat(np.timedelta64('NAT'))
True

并意识到它是否不是日期时间或时间增量：

>>> isnat(np.timedelta64('NAT').view('i8'))
False

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将来在 numpy 代码中可能会有一个isnat-function，至少他们有一个（当前打开的）关于它的拉取请求：Link to the PR (NumPy github)

Answer 5

从 NumPy 1.13 版开始，它包含一个isnat 函数：

>>> import numpy as np
>>> np.isnat(np.datetime64('nat'))
True

它也适用于数组：

>>> np.isnat(np.array(['nat', 1, 2, 3, 4, 'nat', 5], dtype='datetime64[D]'))
array([ True, False, False, False, False,  True, False], dtype=bool)

Answer 6

非常简单而且出人意料地快速：（没有numpy或pandas）

    str( myDate ) == 'NaT'            # True if myDate is NaT

好吧，这有点讨厌，但考虑到“NaT”周围的模糊性，它做得很好。

在比较两个可能是 NaT 的日期时，它也很有用，如下所示：

   str( date1 ) == str( date1 )       # True
   str( date1 ) == str( NaT )         # False
   str( NaT )   == str( date1 )       # False

wait for it...

   str( NaT )   == str( Nat )         # True    (hooray!)