在数据框python的列中使用NaT过滤所有行 [英] Filtering all rows with NaT in a column in Dataframe python

问题描述

我有这样的df:

    a b           c
    1 NaT         w
    2 2014-02-01  g
    3 NaT         x   

    df=df[df.b=='2014-02-01']

会给我

    a  b          c
    2 2014-02-01  g

我想要一个在b列中包含NaT的所有行的数据库吗?

I want a database of all rows with NaT in column b?

   df=df[df.b==None] #Doesn't work

我想要这个:

    a b           c
    1 NaT         w
    3 NaT         x    

推荐答案

isnull和notnull与NaT一起使用，因此您可以像处理NaNs一样处理它们:

isnull and notnull work with NaT so you can handle them much the same way you handle NaNs:

>>> df

   a          b  c
0  1        NaT  w
1  2 2014-02-01  g
2  3        NaT  x

>>> df.dtypes

a             int64
b    datetime64[ns]
c            object

只需使用isnull进行选择:

df[df.b.isnull()]

   a   b  c
0  1 NaT  w
2  3 NaT  x

这篇关于在数据框python的列中使用NaT过滤所有行的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！