Pandas str.fullmatch необычное поведение с NaN

Когда столбец кадра данных pandas содержит только NaN, str.fullmatch выдает:

AttributeError: Can only use .str accessor with string values!

Следующие 2 ведут себя так, как ожидалось:

data1 = [ ['2022-03-15 00:00:00'], [np.NaN] ]
df = pd.DataFrame(data1, columns = ['Date'] )
df = df.loc[ df.Date.str.fullmatch( '[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}\s00:00:00', na=True ) ]
print(df)

data1 = [ [np.NaN], ['2022-03-15 00:00:00'] ]
df = pd.DataFrame(data1, columns = ['Date'] )
df = df.loc[ df.Date.str.fullmatch( '[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}\s00:00:00', na=True ) ]
print(df)

Только когда столбец полностью NaN, возникает ошибка:

data1 = [ [np.NaN], [np.NaN] ]
df = pd.DataFrame(data1, columns = ['Date'] )
dateRegex = '[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}\s00:00:00'
df = df.loc[ df.Date.str.fullmatch(dateRegex, na=True) ]

Не должен ли он заполнить NaN как True и, таким образом, быть принятым с loc, как и для двух других выше?

python pandas match

17.03.2022 03:14

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Когда вы создаете серию только со значениями NaN, dtype серии — float, поскольку NaN — это float:

>>> s = pd.Series([np.nan, np.nan])
>>> s.dtype
dtype('float64')

>>> s.str
...
AttributeError: Can only use .str accessor with string values!

Вам нужно преобразовать его в object (не обязательно str ;) dtype, прежде чем вы сможете использовать .str:

>>> s.astype(object).str
<pandas.core.strings.accessor.StringMethods at 0x122deb1c0>

Так...

data1 = [ [np.NaN], [np.NaN] ]
df = pd.DataFrame(data1, columns = ['Date'])
dateRegex = '[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}\s00:00:00'
df.Date = df.Date.astype(object)  # <--- Add this line
df = df.loc[ df.Date.str.fullmatch(dateRegex, na=True) ]

Выход: