在Pandas数据帧中添加列时出现NaT错误

是因为数据帧中的日期时间列包含了缺失值（NaN）或者无效的日期时间值。NaT表示不可用的日期时间值。

要解决这个问题，可以采取以下步骤：

1. 确保日期时间列的数据类型正确：首先，确保要添加的列是日期时间类型（datetime）。可以使用df['column_name'] = pd.to_datetime(df['column_name'])将列转换为日期时间类型。
2. 处理缺失值：如果日期时间列包含缺失值（NaN），可以使用df['column_name'].fillna(value)将缺失值填充为指定的值，例如填充为0或者某个默认日期时间值。
3. 检查无效的日期时间值：如果日期时间列包含无效的日期时间值，可以使用pd.to_datetime(df['column_name'], errors='coerce')将无效值转换为NaT。
4. 添加新列：在确保日期时间列的数据类型正确且缺失值和无效值已处理后，可以使用df['new_column'] = values添加新的列。其中，values可以是一个列表、数组或者Series对象。

以下是一个示例代码，演示如何在Pandas数据帧中添加新列时处理NaT错误：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                   'value': [1, 2, 3]})

# 将'date'列转换为日期时间类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 处理缺失值，将缺失值填充为0
df['date'] = df['date'].fillna(0)

# 检查无效的日期时间值，将无效值转换为NaT
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')

# 添加新列
df['new_column'] = [4, 5, 6]

# 打印结果
print(df)

这个示例代码将在数据帧中添加了一个名为'new_column'的新列，同时处理了NaT错误。你可以根据具体需求进行修改和适应。