我有一个数据框，并且正在执行以下操作：
def calculate_planungsphase(audit, phase1, phase2):
datum_first_milestone = data_audit[(data_audit.Audit == audit) & (data_audit.Meilenstein == phase1)]
datum_second_milestone = data_audit[(data_audit.Audit == audit) & (data_audit.Meilenstein == phase2)]
print(datum_first_milestone['GeplantesErledigungsdatum'])
print(datum_second_milestone['GeplantesErledigungsdatum'])
print(datum_first_milestone['GeplantesErledigungsdatum'] - datum_second_milestone['GeplantesErledigungsdatum'])
打印结果（datum_first_milestone ['GeplantesErledigungsdatum']）=
2018-01-01名称：计划完成日期，dtype：datetime64 [ns]
打印结果（datum_second_milestone ['GeplantesErledigungsdatum']）=
2018-01-02名称：计划完成日期，dtype：datetime64 [ns]
差异计算的结果是：
0 NaT 1 NaT名称：GeplantesErledigungsdatum，dtype：timedelta64 [ns
为什么计算结果为NaT？当我仅进行一次计算时，为什么会有两个结果？（索引0和索引1 = NaT）
谢谢您的帮助！
存在索引值不同的问题，因此在减法Series中未对齐。
如果两个filter的大小相同，则可能的解决方案Series是创建相同的索引值：
datum_first_milestone.index = datum_second_milestone.index
如果只需要用loc+过滤列，则解决方案也应简化column name：
datum_first_milestone = data_audit.loc[(data_audit.Audit == audit) & (data_audit.Meilenstein == phase1), 'GeplantesErledigungsdatum']
datum_second_milestone = data_audit.loc[(data_audit.Audit == audit) & (data_audit.Meilenstein == phase2), 'GeplantesErledigungsdatum']
print(datum_first_milestone)
print(datum_second_milestone)
如果始终返回一个值，则Series.item返回标量：
print (datum_first_milestone.item() - datum_second_milestone.item())
如果可能存在一个或多个值，则更一般地说，为标量选择第一个值：
print (datum_first_milestone.iat[0] - datum_second_milestone.iat[0])
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