PandasのTimestampオブジェクトを使用して日付データを操作する際、不適切なデータが含まれていると、NaTTypeエラーが発生することがあります。 この記事では、PandasのTimestampオブジェクトでNaTTypeエラーを回避する方法について説明します。 エラーが発生する原因は、pd.TimestampがNaT (Not-a-Time) オブジェクトを返す可能性があり、NaTオブジェクトはstrftimeメソッドをサポートしていないためです。 この問題を回避するには、pd.TimestampがNaTを返すかどうかをチェックし、その場合はstrftimeを呼び出さないようにする必要があります。以下のコードでエラーを回避できます。
# nullのTimestampオブジェクトの作成
timestamp_obj = pd.Timestamp(row[d_map['ENTRY_DT']])
# Timestampオブジェクトがnullでなく、NaTでもないか確認し、条件を満たす場合にのみ変換
if pd.notnull(timestamp_obj):
entry_dt = timestamp_obj.strftime('%Y-%m-%d')
else:
entry_dt = ""pd.notnull()関数は、引数がNaTでない場合にTrueを返します。 この変更により、timestamp_objがNaTの場合はstrftimeが呼び出されず、エラーが回避されます。 PandasのTimestampオブジェクトでNaTTypeエラーに遭遇した場合、上記の方法を使用してエラーを回避できます。 これにより、データのクリーニングや前処理を円滑に行うことができます。 Pandasを使用した日付データの操作を行う際には、この方法をぜひお試しください。