在python中进行迭代时，如何处理datetime的NaT值？

Question

我正在使用下面的代码将日期时间值转换为整数。除了NaT值之外，它工作得很好。如果在迭代中执行此操作，如何处理NaT值以避免出现诸如“NaTType不支持时间元组”之类的错误？

import time
from datetime import datetime
t=datetime.now()
t1=t.timetuple()
int(time.mktime(t1)/60/60/24)

下面是创建示例数据的代码，以及到目前为止我尝试迭代的内容：

创建数据：

df = pd.DataFrame(data={'date':['05/16/16',''], 'Indicator':[1,0]})
df['date']=pd.to_datetime(df['date'])

数据：

   Indicator       date
0          1 2016-05-16
1          0        NaT

迭代代码：

def date2int(df):
    if df.date:
        t=df['date']
        t1=t.timetuple()
        return int(time.mktime(t1))
df['date2int']=df.apply(date2int,axis=1)

错误消息：

回溯（最近一次呼叫时间）：

文件“”，第1行，在 df['date2int']=df.apply（date2int，axis=1）

文件“/Users/Chen/anaconda/lib/python2.7/site packages/pandas/core/frame.py”，4042行，在apply中 返回自身。应用标准（f，axis，reduce=reduce）

文件“/Users/Chen/anaconda/lib/python2.7/site packages/pandas/core/frame.py”，第4138行，在“应用”标准中 结果[i]=func（v）

文件“”，第4行，在date2int中 t1=时间元组（）

文件“pandas/tslib.pyx”，第723行，在pandas.tslib.make_error_func.f中（pandas/tslib.c:16109）

值错误：（“NaTType不支持时间元组”，在索引1处发生u'）

Answer 1

解决方案#1:

def date2int(df):
    if df.date:
        t=df['date']
        try:
            t1=t.timetuple()
            return int(time.mktime(t1))
        except ValueError:
            return None
df['date2int']=df.apply(date2int,axis=1)

解决方案#2:

df=df.dropna()