如何处理含NaT的日期数组在Python中计算平均十进制年份的方法？

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要使用pandas对两个datetime数组的元素进行按元素计算，并计算其平均年份，同时自动跳过NaN值，可以按照以下步骤操作：

在时间序列分析或地球科学等场景中，常需将日期转换为“十进制年份”（如 2023.5 表示 2023 年 7 月 2 日左右）以支持线性建模或插值。当处理成对的时间数据（如起始/终止时间、观测/参考时间）时，若存在缺失（NaT），需稳健地计算其平均值：仅当两侧均非 NaT 时取算术平均；仅一侧有效时直接采用该值；两侧均为 NaT 时结果也为 NaT。