如何从日期时间列提取的唯一值numpy数组中移除NaN？

问题场景 #

从DataFrame的日期时间列提取日期后，获取唯一值得到的numpy数组中包含有效日期datetime.date(2018, 6, 18)和NaT，需要仅保留有效日期。现有代码及输出如下：

# 从日期时间列提取日期
main_df['date'] = main_df.DateTime.dt.date 

# 获取date列的唯一值
agg_hos =  main_df['date'].unique()

# 当前输出
array([datetime.date(2018, 6, 18), NaT], dtype=object)

期望输出：

# 目标输出
array([datetime.date(2018, 6, 18)], dtype=object)

尝试过移除numpy数组NaN值的常规方案，但未解决问题。

解决方案 #

方法1：先过滤无效值再取唯一值 #

在提取唯一值前，先过滤掉date列中的NaT，后续得到的唯一值数组自然不会包含无效值：

# 过滤NaT后再提取唯一值
agg_hos = main_df[main_df['date'].notna()]['date'].unique()

方法2：直接处理已生成的numpy数组 #

如果已经得到包含NaT的数组，可利用pandas的方法筛选有效元素（NaT在object类型数组中无法被numpy的isnan识别，pandas方法适配性更强）：

import pandas as pd

# 筛选数组中的非NaT元素
agg_hos = agg_hos[pd.notna(agg_hos)]

方法3：提取日期时同步清理无效值 #

如果原始DateTime列本身包含NaT，可以在提取日期时直接排除这些行：

# 提取日期并移除含NaT的行
main_df['date'] = main_df['DateTime'].dt.date.dropna()
agg_hos = main_df['date'].unique()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sushil Kokil