Python熊猫-在数据帧中获取最早的数据，并在搜索时忽略任何类型？

我试图在数据框中获取最早的日期，我已经看到了以下可能的情况：-

min(s2s_vpn_data['LastPollTime'])

下面是示例数据框：

>>> s2s_vpn_data
   id  device name       public_ip     upload                LastPollTime NodeID   download status                          connected_time
0   1  XXXX   XXXX         2.2.2.2   7.48 Bit  2018-08-30 15:13:02.900000   1782   7.48 Bit   True  1 Months, 2 Days, 19 Hours, 25 Minutes
1   3  XXXX   XXXX         3.3.3.3  23.46 KiB  2018-08-30 15:10:26.900000   1782  27.31 PiB   True  1 Months, 2 Days, 19 Hours, 25 Minutes
2   4  XXXX   test         1.1.1.1       None                        None   None       None   None                                    None
>>> type(s2s_vpn_data.ix[0]["LastPollTime"])
<class 'datetime.datetime'>

如果序列（列）同时包含datetimes和None，则序列的数据类型实际上可能是

对象

。使用

pd.to_datetime

将所有类型转换为有效的datetime/Timestamp对象。这将自动将“无”值转换为

NaT

，使用

.min

方法时将忽略该值：

df["LastPollTime"] = pd.to_datetime(df["LastPollTime"])
df["LastPollTime"].min()

如果序列（列）同时包含datetimes和None，则序列的数据类型实际上可能是

对象

。使用

pd.to_datetime

将所有类型转换为有效的datetime/Timestamp对象。这将自动将“无”值转换为

NaT

，使用

.min

方法时将忽略该值：

df["LastPollTime"] = pd.to_datetime(df["LastPollTime"])
df["LastPollTime"].min()

---

您可以在执行min时删除None：

s2s_vpn_data['LastPollTime'].dropna().min()

---

您可以在执行min时删除None：

s2s_vpn_data['LastPollTime'].dropna().min()