Pandas处理NaT时报错'NaTType' object has no attribute 'isna'如何解决

报错原因 #

isna()是Pandas序列/数组层面的方法，不可直接作用在NaT、NaN这类标量空值上。按行apply时，Flat['Date']取到的是单个时间标量，值为NaT时属于NaTType类型，本身没有isna()方法，因此触发属性报错。

修复方法 #

1. 替换空值检测方式 #

使用Pandas顶层的pd.isna()方法检测所有类型的标量空值，可同时兼容NaN、NaT等各类空值，无需单独区分判断。

2. 按需调整逻辑顺序 #

当前代码第一个判断条件为Flat['A'] == 'N'就直接返回0，你给出的示例数据中所有行的A列值均为N，会导致Date空值判断的分支永远不会触发，若不符合业务预期可调整判断的先后顺序。

修改后可运行代码 #

import math
import pandas as pd

def program(Flat):
    # 若需优先判断Date空值，可将该判断放在最前
    if pd.isna(Flat['Date']):
        return Flat['Age'] + 1
    elif Flat['A'] == 'N':
        return 0
    elif Flat['C'] < 365:
        return 1
    elif Flat['C'] >= 365:
        return math.floor((Flat['C'])/365.25) + 1

Flat['Var'] = Flat.apply(program, axis=1)

如果你的业务逻辑确实是A为N就直接返回0，保留原有判断顺序即可，仅需将Flat['Date'].isna()替换为pd.isna(Flat['Date'])就能解决报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Martin