Numpy：檢查值是否爲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'' 

如何檢查datetime64是否爲NaT？我似乎無法從文檔中挖出任何內容。我知道熊貓可以做到這一點，但我寧願不添加一個如此基本的東西的依賴。

Answer 1

當您第一次進行比較時，您總會有警告。但與此同時返回比較的結果是正確的：

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 

如果你想取消此警告你可以使用catch_warnings情況管理器：

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 

---

編輯：對於NAT的一些原因行爲在Numpy版本1.12中的比較沒有改變，所以下一個代碼原來是不一致的。

最後，你可能會檢查numpy的版本來處理，因爲1.12.0版本更改的行爲：

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') 

---

編輯：作爲 MSeifert提到，numpy的包含自1.13版本 isnat功能。

Answer 2

另一種方式是趕上exeption：

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

Answer 3

這種方法避免了警告，同時保留面向陣列評價。

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pandas.isnull檢查NaT：

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

如果你不想使用熊貓你也可以定義自己的功能（部分來自熊貓源獲取）：

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 

此正確地識別的NaT值：

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

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

，並實現，如果它不是一個datetime或timedelta：

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

---

在未來有可能在numpy的代碼isnat功能全，他們至少有一個（當前打開的）拉入請求關於它：Link to the PR (NumPy github)

Answer 5

由於NumPy版本1。13它包含一個isnat功能：

>>> import numpy as np 
>>> np.__version__ 
'1.13.0' 

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

它也適用於陣列：

>>> 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

非常簡單和令人驚訝的快：（無numpy的或大熊貓）

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

好的，這有點令人討厭，但考慮到圍繞「NaT」的模糊性，它很好地完成了這項工作。

它比較其中任何一個的兩個日期時，可能是Nat如下也是有用：

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

wait for it... 

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