Pandas时间戳到字符串转换：巧妙应对空值
在Pandas数据处理中，将时间戳转换为字符串格式是常见操作。然而，当遇到空值（例如Pandas的NaT）时，直接使用strftime方法容易出错。本文提供一种高效方法，将Pandas时间戳列转换为字符串，并优雅地处理空值。
问题：
从数据库读取的“出厂日期”列为时间戳类型。使用以下代码尝试将其转换为’yyyy-mm-dd’格式的字符串：
my_fetchall['出厂日期'] = my_fetchall['出厂日期'].map(lambda x: x.strftime('%y-%m-%d'))
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但遇到空值时，代码会报错。
解决方案：
利用Pandas的pd.notna()函数判断值是否为空。在lambda函数中添加条件判断，仅当pd.notna(x)为True（x非空）时，才执行x.strftime(‘%Y-%m-%d’)，否则返回None。
完整代码示例：
import pandas as pdimport 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)# 使用lambda函数，遇到NaT时返回Nonedf['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)
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此代码创建包含时间戳和NaT值的示例DataFrame。改进后的lambda函数成功将时间戳转换为字符串，并将NaT值替换为None，既完成数据转换又避免了错误，有效处理了空值。
通过这种方法，您可以安全高效地处理Pandas时间戳列的字符串转换，轻松应对数据中的空值问题。
以上就是Pandas时间戳如何优雅地转换为字符串并处理空值？的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！
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