Hacktoberfest 2026: as issues que os mantenedores marcaram para outubro, abertas e boas para iniciantes. Ver issues do Hacktoberfest

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

Aberta Para iniciantes
  • Algo errado?
#5,829 3 comentários 0 reações 0 responsáveis Ver no GitHub

Mantenedores costumam responder em até 3 dias

@senanurcetin já está trabalhando nisso.

Desde 20/10/2026.

  • #5831 de @senanurcetin — aberto

Avaliação

Dificuldade
2/5
Tempo estimado
1-3 horas
Facilidade para iniciantes
82/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Claramente especificada
Status de atividade
Ativa
Stack de tecnologia
numpy, pandas, python
Domínio
backend, data-visualization

Direção de pesquisa

Leia plotly/_plotly_utils/utils.py perto de encode_as_numpy e plotly/io/_json.py perto de clean_to_json_compatible; os dois caminhos atualmente convertem arrays datetime64 com numpy.datetime_as_string. Adicione o caso datetime64 ao lado de test_pandas_json_encoding em tests/test_optional/test_utils/test_utils.py e, em seguida, verifique os dois mecanismos JSON e as conversões de ida e volta. O trabalho estará concluído quando os elementos NaT dos arrays forem serializados como null e continuarem como null após a conversão de ida e volta.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

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?

Linguagem predominante
Python
Estrelas
18.9k
Forks
2.9k
Merge médio
5d 1h
PRs com merge (30d)
14

Preparar o ambiente

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

Mais de plotly/plotly.py

Todas as issues de plotly/plotly.py

Issues semelhantes

Mais issues de Python

Receba novas issues na sua caixa de entrada

Um resumo curto de issues do GitHub para quem está começando.