Как проверить тип значения при конвертации timestamp в дату

Question

Конвертирую timestamp в date, как оказалось во frame могут попасться уже даты

Пример

df = pd.DataFrame({'LAST_DATE': [274696742000, -1301790829000, None, -9544861678232, 8960604955000, pd.Timestamp(1990, 1, 1, 12)]})

Конвертирую так

df["LAST_DATE"] = (df["LAST_DATE"].div(1000).apply(lambda x: (datetime.datetime.utcfromtimestamp(x) if pd.notna(x) else np.nan)))

Должно получится

out: [1978-09-15 08:39:02, 1928-09-30 23:26:11, nan, 1667-07-15 01:32:01.768000, 2253-12-13 16:55:55, 2017-01-01 12:00:00]

Знаю что есть проверка на тип if isinstance(x, int) но куда правильно воткнуть не понимаю

Answer 1

Ну, видимо, так, если подумать и правильно расставить условия и вычисления:

df["LAST_DATE"] = df["LAST_DATE"].apply(lambda x: datetime.datetime.utcfromtimestamp(x/1000) if isinstance(x, int) else x or pd.NA)

Делим на 1000 только в случае, если попался timestamp, а не всё подряд
Собственно timestamp определяем через isinstance(x, int)
None обрабатываем с помощью трюка с x or pd.NA - правая часть выражения подставится, только если левая часть ложна, в вашем случае это будет если встретится None

Я тут подставил pd.NA, поскольку это родной NaN для Pandas, но вы можете использовать и np.nan, разницы особой нет на самом деле.

Вместо трюка с or можно было использовать ещё один тернарный оператор x if x else pd.NA, но через or тоже самое получается в два раза короче.