如何将日期列中的NaTs替换为pandas系列中的日期？

在pandas中，可以使用fillna()函数将日期列中的NaTs（Not a Time）替换为pandas系列中的日期。

具体步骤如下：

1. 首先，确保日期列的数据类型是datetime64[ns]，可以使用pd.to_datetime()函数将其转换为日期类型，例如：df['日期列'] = pd.to_datetime(df['日期列'])。
2. 然后，使用fillna()函数将NaTs替换为指定的日期，例如：df['日期列'].fillna(pd.to_datetime('2022-01-01'))。这里将NaTs替换为了2022年1月1日的日期，你可以根据实际需求替换为其他日期。
3. 如果希望在原始数据上进行替换，可以使用inplace=True参数，例如：df['日期列'].fillna(pd.to_datetime('2022-01-01'), inplace=True)。

这样，日期列中的NaTs就会被替换为指定的日期。

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