Python np.where，np.busday_count（），带列

我在连接以下逻辑链时遇到了一些问题：

np.where(df['date3'].isnull(), np.busday_count(df['date2'], df['date1'], holidays=my_holidays), 
np.busday_count(df['date3'], df['date1'], holidays=my_holidays))

下面是一个示例：

date1       date2       date3
2019-01-31  2019-02-01  None
2019-01-31  2019-02-01  None
2019-02-28  2018-10-03  2019-02-28
2019-02-28  2018-10-03  2019-02-28
2019-02-28  2018-10-03  2019-02-28

简短背景-date3列有一些空值。我尝试转换为datetime，然后在每个日期列之后运行这个函数，并在其中添加.dt.date。我试过上面的方法，日期是“2019-01-31”。两者都给了我一个

ValueError:当从日期的字符串版本尝试时，无法使用NaT（非时间）日期计算工作日计数，
ValueError:在转换为日期时间后尝试时，无法将浮点NaN转换为整数

从在线阅读中，问题似乎是由于“一个日期”列中的空值引起的，无论我是保留为字符串，空值为None，还是当我转换为datetime时，空值与
np.where（）
函数一起变成
NaT
，一种语法糖

df['date3']= df['date3'].fillna(0)

有没有更简单的方法来实现这一点？理想情况下，由于在整个数据帧中循环所需的时间，我会尽量避免for循环

我可以通过蛮力实现这一点，但我想知道如何实现这一点，而不必在整个数据帧中循环。
我面临着同样的问题，当我想使用busday\u count（）函数时，即使我使用when（）函数，它似乎也适用于整列，并且由于Nat值而失败。
my的工作方式是在where（）函数之前用0替换Nat值

df['date3']= df['date3'].fillna(0)

然后在
==0或>=0
等条件下使用
where（）
函数，它对我有效

然后将该列从
0
改回
Nat

这不是一个干净的解决方案，但它是有意义的

希望它能起作用

问题是，
where（）
函数中的多个条件“&”不起作用，但这似乎不是您的情况。
请发布您的dataframesure示例，我将其添加到有问题的postalways put完整错误消息（从单词“Traceback”开始）中（不是注释），作为文本（不是屏幕截图）。还有其他有用的信息。添加了来自您发布的数据的错误消息。它看起来不是NaN（Null），而是“None”文本。请查收