pandas中将时间戳转化为字符串时遇到空值无法处理?

pandas中将时间戳转化为字符串时遇到空值无法处理?

在用pandas处理数据时,从数据库中读取某一列为时间戳。
用timestamp.strftime('%Y-%m-%d')将其转化为字符串格式的日期。
但遇到空值会报错,请问该如何高效的实现时间戳转化为字符串,同时对空值进行适当处理。
空值的元素为NaTType
源代码如下:

my_fetchall['出厂日期'] = my_fetchall['出厂日期'].map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))


回答:

import pandas as pd

import numpy as np

# 示例数据

data = {

'出厂日期': [pd.Timestamp('2021-01-01'), pd.NaT, pd.Timestamp('2021-01-03')]

}

df = pd.DataFrame(data)

# 用 lambda 函数,当遇到 NaT 时返回 None

df['出厂日期'] = df['出厂日期'].map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d') if pd.notna(x) else None)

print(df)

以上是 pandas中将时间戳转化为字符串时遇到空值无法处理? 的全部内容, 来源链接: utcz.com/p/938886.html

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