一連の欠落した日時値のチェックを発行する

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Brian Doucet 2019-04-03 17:43.

既存の列の値が満たされている2つの条件に基づいて、派生列を作成しようとしています。満たす必要のある条件の1つは、列の1つの値に、欠落している日時値(NaT)を含めることができないことです。Timestampオブジェクトに属性isnullがなく、修正方法がわからないという属性エラーが引き続き表示されます。

含めようとしている条件でDataFrameをフィルタリングすることにより、条件ステートメントが正しいことを確認しました。これは成功しました。

これが私のdfに含まれるもののサンプルです:

サンプルdf

これは私が定期的に行うデータクリーニングプロセスであるため、df.apply()を使用して適用できる関数を作成することを選択しています。

次の条件で「case_start_time」という名前の新しいフィールドを作成しようとしています。

関数で使用されるコード:

def case_start(df):
    if df[(df['procedure_type_zc'] == 'Infusion') & (df['line_start_time'].isnull() )]:
        return df['check_in']
    else:
        return 'Undefined'

そして、この関数をdfに適用して新しいフィールドを作成する場合:

df['case_start_time'] = df.apply(case_start, axis = 1)

次のエラーが表示されます。

AttributeError :( "'Timestamp'オブジェクトには属性がありません 'isnull'"、 'インデックス0で発生しました')

これらは私のdfの値のdtypeです:

csn                           int64
line_start_time      datetime64[ns]
procedure_type_zc            object
dtype: object

調査を行った結果、パンダの日時の値に.isnull()を適用できることがわかりました。そのため、エラーを解決する方法がわかりません。

これは、両方の条件でDataFrameをフィルタリングするために使用したコードです。

missing_line_time = sample_df[ (sample_df['procedure_type_zc'] == 'Infusion') & (sample_df['line_start_time'].isnull()) ]

sample_dfで添付した画像に基づくと、このロジックは正しいです。

1 answers

5
Riley Unsicker 2019-05-24 23:27.

私は同様の問題に遭遇していました。これは私のために働いた:

使用する代わりに:

(sample_df['line_start_time'].isnull())

使用する:

(sample_df['line_start_time'] is pd.NaT)

うまくいけば、少なくともあなたの現在のエラーを取り除くことができます。

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