在pandas数据帧中使用.count on datetime

import pandas as pd

# 创建一个包含datetime列的数据帧
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', pd.NaT, '2022-01-04']})

# 将datetime列转换为Timestamp类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 使用.notnull()函数过滤缺失值，再使用.count()函数计算非缺失值数量
count = df['date'].notnull().count()

print(count)

import pandas as pd

# 创建一个包含datetime列的数据帧
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04']})

# 将datetime列转换为Timestamp类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 设置时间范围
start_date = pd.to_datetime('2022-01-02')
end_date = pd.to_datetime('2022-01-04')

# 使用条件过滤计算在时间范围内的非缺失值数量
count = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] <= end_date)]['date'].notnull().count()

print(count)