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法律研究测试 NumPy 数组中的 NaT 值并将结果存储到新位置
要测试数组中的 NaT 值，请在 Python NumPy 中使用 **numpy.isnat()** 方法。我们将把结果存储到一个新的数组中。
条件会广播到输入数据。在条件为 True 的位置，输出数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置，输出数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建未初始化的输出数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
out 是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须与输入数据广播到的形状相同。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np
创建一个包含一些 NaT 和日期值的数组：
arr = np.array(["2021-12-22", "NaT", "NAT", "nAt", '2021-12'], dtype="datetime64[ns]")
显示数组：
print("Array...
", arr)获取数组的类型：
print("
Our Array type...
", arr.dtype)
获取数组的维度：
print("
Our Array Dimensions...
",arr.ndim)获取数组中元素的数量：
print("
Number of elements...
", arr.size)
创建一个具有相同形状的另一个数组来存储结果：
arrRes = np.array([5, 5, 5, 5, 5])
要测试数组中的 NaT 值，请在 Python NumPy 中使用 numpy.isnat() 方法。我们将把结果存储到 arrRes 中：
print("
Test array for NaT...
",np.isnat(arr, arrRes))
检查存储结果的新数组的值：
print("
Result...
",arrRes)示例
import numpy as np
# Create an array with some NaT and date values
arr = np.array(["2021-12-22", "NaT", "NAT", "nAt", '2021-12'], dtype="datetime64[ns]")
# Display the array
print("Array...
", arr)
# Get the type of the array
print("
Our Array type...
", arr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("
Our Array Dimensions...
",arr.ndim)
# Get the number of elements in the Array
print("
Number of elements...
", arr.size)
# Create another array with the same shape to store the result
arrRes = np.array([5, 5, 5, 5, 5])
# To test array values for NaT, use the numpy.isnat() method in Python Numpy
# The new location where we will store the result is arrRes
print("
Test array for NaT...
",np.isnat(arr, arrRes))
# Check the value of the new array where our result is stored
print("
Result...
",arrRes)输出
Array... ['2021-12-22T00:00:00.000000000' 'NaT' 'NaT' 'NaT' '2021-12-01T00:00:00.000000000'] Our Array type... datetime64[ns] Our Array Dimensions... 1 Number of elements... 5 Test array for NaT... [0 1 1 1 0] Result... [0 1 1 1 0]
更新于：2022年2月8日
浏览量：135
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