如何在 Python 中创建“NaT”？答案

【问题标题】：How to create a 'NaT' in Python?如何在 Python 中创建“NaT”？
【发布时间】：2022-01-27 17:19:05
【问题描述】：

我需要在 Python 中创建一个“NaT”（float('NaN') 的类似物，但随着时间的推移）。这可以在 Python 中本地完成还是使用 datetime 库完成？怎么样？

我知道numpy 和pandas 可以做到这一点（或类似的东西），但我觉得如果我需要为此导入一个库，它应该是datetime，而不是numpy 或pandas .

【问题讨论】：

好问题。我看到如何在 pandas 和 numpy 中做到这一点，但不是 datetime
NaT 是特定于 numpy datetime dtype，据我所知

【解决方案1】：

不幸的是，datetime 似乎不支持这种表示法。查看pandas 中如何实现NaT 的代码，看起来他们创建了一个datetime 类型的类，并通过覆盖操作来插入所需的NaT 行为。这使我相信它在日期时间中不存在，否则他们会使用它。见pandas _NaT class

此输出测试将 pandas 时间戳转换为日期时间进一步证明了这一点。

import pandas as pd

pd.Timestamp('10/2020').to_pydatetime()
Out[2]: datetime.datetime(2020, 10, 1, 0, 0)

pd.Timestamp('NaT').to_pydatetime()
Out[3]: NaT

type(pd.Timestamp('NaT').to_pydatetime())
Out[4]: pandas._libs.tslibs.nattype.NaTType

请注意，NaT 不会产生 datetime.datetime 类型。

总之，您的选择是：

实现您自己的 NaT 类型的 datetime 类，类似于 pandas（可能很难）。
使用 numpy。在numpy 中，NaT 可以通过np.datetime64('nat') 找到。关于处理缺失时间的 Numpy 文档。 here
使用熊猫。在 pandas 中，NaT 可以通过pd.NaT 找到，或者通过时间戳pd.Timestamp('nat') 进行解释。 Pandas 文档中有一个完整的部分关于处理丢失的数据以及如何使用 Datetimes 处理它 here

【讨论】：