如何测试变量是否为pd.NaT？测试失效问题求助

哈哈，这个坑我踩过！直接用==判断pd.NaT肯定行不通，因为和NaN一样，pd.NaT的特性就是不等于自身，所以你的条件永远不会成立，自然没输出啦。

下面给你几种靠谱的判断方法：

1. 用pandas专属的pd.isnat()函数 #

这是专门针对时间类型缺失值（NaT）设计的检测函数，精准性拉满：

import pandas as pd
a = pd.NaT
if pd.isnat(a):
    print("a is NaT")

2. 用通用缺失值检测函数pd.isna() #

这个函数能覆盖所有类型的缺失值（包括NaN、NaT、None），如果你不确定变量类型，用这个更稳妥：

import pandas as pd
a = pd.NaT
if pd.isna(a):
    print("a is a missing value (it's NaT here)")

3. 利用NaT不等于自身的特性（不推荐） #

虽然可以这么写，但这种方法没法区分NaT和NaN，只适合临时测试：

import pandas as pd
a = pd.NaT
if a != a:
    print("a is either NaT or NaN")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Clément F