Numpy: проверка значения NaT

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''

Как я могу проверить, является ли datetime64 NaT? Я не могу ничего выудить из документов. Я знаю, что панды могут это сделать, но я бы предпочел не добавлять зависимость для чего-то настолько основного.

25
numpy python

6 ответов

введение: этот ответ был написан в то время, когда Numpy была версией 1.11, и поведение сравнения NAT должно было измениться с версии 1.12. Ясно, что это не так и вторая часть ответа не получилось. Первая часть ответа может быть неприменима для новых версий numpy. Убедитесь, что вы проверили ответы MSeifert ниже.

Когда вы делаете сравнение в первый раз, у вас всегда есть предупреждение. Но тем временем вернулся результат сравнение правильное: 
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

если вы хотите подавить предупреждения, вы можете использовать catch_warnings контекст-менеджера:

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

EDIT: почему-то поведение сравнения NAT в Numpy версии 1.12 не изменилось, поэтому следующий код оказался непоследовательным.

и, наконец, вы можете проверить версию numpy для обработки измененного поведения с версии 1.12.0:

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')

EDIT: As MSeifert упомянуто, Numpy содержит isnat функция с версии 1.13.
8

панды можно проверить на NaT С pandas.isnull:

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

если вы не хотите использовать панды, вы также можете определить свою собственную функцию (части взяты из источника панды):

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

это правильно определяет значения NaT:

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

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

и понимает, если это не datetime или timedelta:

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

в будущем может быть isnat-функция в коде numpy, по крайней мере, у них есть a (в настоящее время открыт) запрос pull об этом:ссылка на PR (NumPy github)

34

Так как NumPy версии 1.13 он содержит isnat функция:

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

Он также работает для массивов:

>>> np.isnat(np.array(['nat', 1, 2, 3, 4, 'nat', 5], dtype='datetime64[D]'))
array([ True, False, False, False, False,  True, False], dtype=bool)
11

очень просто и удивительно быстро: (без numpy или панд)

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

хорошо, это немного неприятно, но, учитывая двусмысленность вокруг "NaT", это делает работу хорошо.

это также полезно при сравнении двух дат, каждая из которых может быть NaT следующим образом:

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

wait for it...

   str( NaT )   == str( Nat )         # True    (hooray!)
2

этот подход позволяет избежать предупреждений при сохранении оценки, ориентированной на массив. 

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')
1

другим способом было бы поймать exeption:

def is_nat(npdatetime):
    try:
        npdatetime.strftime('%x')
        return False
    except:
        return True
-2