Как найти пустое время в Pandas

Question

У меня есть кадр данных Pandas, в котором есть столбец date_closed типа datetime64[ns]. Когда я нахожу уникальные значения, там есть некоторые NaT Как я могу фильтровать только те строки, дата которых закрыта, но не NaT

df['date_closes'].unique()

Кстати, что означает NaT? это ноль? Когда я value_counts (), NaT не появляется! Почему?

df['date_closed'].value_counts()

Answer 1

Th нулевое значение NaT означает не время, как NaN означает не число.

Использование dropna

df.dropna(subset=[“date_closed”])

Answer 2

Для datetime64[ns] типов NaT представляет missing значения. Это псевдо-собственное значение часового, которое может быть представлено numpy в единственном типе d (datetime64 [ns]). Объекты панды обеспечивают совместимость между NaT и NaN.

Подробнее об обработке пропущенных данных вы можете прочитать здесь: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/missing_data.html

Для фильтрации вы можете использовать метод notnull.

df['date_closed'] = df[df.date_closed.notnull()]