Python 使用NaN将Matplitlib日期数组转换为Datetime对象

我有数千个文件，其中包含不规则的数据，我正试图将这些数据插值到同一个网格中。数据存储在单个

numpy

数组中，用于许多不同的变量和时间。我一直在使用

matplotlib.dates

将时间转换为数字来插值时间。但由于我不想推断缺失的数据，插值在数据集中引入了

np.nan

值，这使得从

matplotlib

date到

datetime

对象的转换很棘手，因为我需要保留形状（即无法删除

np.nans

）但是

md.num2date

无法处理屏蔽数组或

np.nan

在另一个库中是否有类似于

md.date2num

和

md.num2date

的命令可以解释

nan

s？或者这里唯一的解决方案是

for

循环

import numpy as np
import matplotlib.dates as md

tdata = np.array([np.nan, np.nan, 736926.9827155,736926.98274578,736926.98276768,736926.98285067,736926.9828712])

#Allows num2date to work but removes the nan values and won't conserve shape
test1 = md.num2date(tdata[~np.isnan(tdata)])

print(len(tdata),len(test1))

#Using a mask will produce an error 
#test2 = md.num2date(np.ma.masked_array(tdata,np.isnan(tdata)))

---

请注意，我需要形状相同，并且

np.nan

可以出现在数组中的任何位置。我正在使用Python2.7，可能是这样的

test1 = np.full_like(tdata, np.nan, dtype=object)
test1[~np.isnan(tdata)] = md.num2date(tdata[~np.isnan(tdata)])