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[BUG]: NaT inside a datetime64 array serializes as the string "NaT" instead of null

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@senanurcetin arbeitet bereits daran.

Seit 20.10.2026.

  • #5831 von @senanurcetin — offen

Bewertung

Schwierigkeit
2/5
Geschätzter Aufwand
1-3 Stunden
Anfängerfreundlichkeit
82/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Klar beschrieben
Aktivitätsstatus
Aktiv
Tech-Stack
numpy, pandas, python
Bereich
backend, data-visualization

Rechercherichtung

Lies plotly/_plotly_utils/utils.py im Umfeld von encode_as_numpy und plotly/io/_json.py im Umfeld von clean_to_json_compatible; beide Pfade konvertieren derzeit datetime64-Arrays mit numpy.datetime_as_string. Füge den datetime64-Fall neben test_pandas_json_encoding in tests/test_optional/test_utils/test_utils.py hinzu und prüfe anschließend beide JSON-Engines und Roundtrips. Fertig ist die Aufgabe, wenn NaT-Arrayelemente als null serialisiert werden und beim Roundtrip null bleiben.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

bug P3 size: 1
Description

At 38374ac, a NaT inside a datetime64 array serializes as the string "NaT" on both engines. The same missing value as a list element or a scalar becomes null, and from_json reads the string back as data.

$ python -I repro.py   # 38374ac, pandas 3.0.6, numpy 2.5.4, orjson 3.13.0
stored : ndarray datetime64[us]
json series -> ['2020-01-01T00:00:00.000000', 'NaT']
json list   -> ['2020-01-01T00:00:00', None]
json scalar -> null
json round  -> ['2020-01-01T00:00:00.000000', 'NaT']
orjson series -> ['2020-01-01T00:00:00.000000', 'NaT']
orjson list   -> ['2020-01-01T00:00:00', None]
orjson scalar -> null
orjson round  -> ['2020-01-01T00:00:00.000000', 'NaT']

plotly.js happens to draw a gap for the string, so a chart looks right. Anything else that reads the figure JSON, such as Dash figure State, gets a string where null belongs.

Screenshots/Video

None: the defect is in the serialized JSON, quoted above.

Steps to reproduce
import json
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
from plotly.io._json import to_json_plotly

series = pd.Series(pd.to_datetime(["2020-01-01", None]))
fig = go.Figure(go.Scatter(x=series))
print("stored :", type(fig.data[0].x).__name__, fig.data[0].x.dtype)
fig2 = go.Figure(go.Scatter(x=[pd.Timestamp("2020-01-01"), pd.NaT]))
for e in ("json", "orjson"):
    print(e, "series ->", json.loads(pio.to_json(fig, engine=e))["data"][0]["x"])
    print(e, "list   ->", json.loads(pio.to_json(fig2, engine=e))["data"][0]["x"])
    print(e, "scalar ->", to_json_plotly(pd.NaT, engine=e))
    print(e, "round  ->", list(pio.from_json(pio.to_json(fig, engine=e), engine=e).data[0].x))
Notes

contract: tests/test_optional/test_utils/test_utils.py:276 already asserts null for pd.NaT inside an object-dtype Series, and :291 asserts "[null]" for [pd.NaT]. The datetime64 dtype of that same Series breaks the promise. The scalar case is tests/test_io/test_to_from_plotly_json.py:265.

The json engine (the auto fallback when orjson is absent) goes through encode_as_numpy at _plotly_utils/utils.py:297, and orjson goes through clean_to_json_compatible at plotly/io/_json.py:517. Both call datetime_as_string unfiltered:

-                return numpy.datetime_as_string(obj).tolist()
+                return [
+                    None if s == "NaT" else s
+                    for s in numpy.datetime_as_string(obj).tolist()
+                ]

$ python -I repro.py | grep -E "series|round"   # filter at utils.py:297 only
json series -> ['2020-01-01T00:00:00.000000', None]
json round  -> ['2020-01-01T00:00:00.000000', None]
orjson series -> ['2020-01-01T00:00:00.000000', 'NaT']
orjson round  -> ['2020-01-01T00:00:00.000000', 'NaT']
$ python -I repro.py | grep -E "series|round"   # same filter at _json.py:517 too
json series -> ['2020-01-01T00:00:00.000000', None]
json round  -> ['2020-01-01T00:00:00.000000', None]
orjson series -> ['2020-01-01T00:00:00.000000', None]
orjson round  -> ['2020-01-01T00:00:00.000000', None]
# reverted: all four lines print 'NaT' again

No CODEOWNERS entry covers these paths. @camdecoster, would you take a PR with the filter at both sites and a datetime64 case next to test_pandas_json_encoding?

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
18.9k
Forks
2.9k
Ø Merge
5 T. 1 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
14

Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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