为何np.diff对无时区与时区感知索引的处理方式不同？

先看两种场景的代码示例：

无时区时间戳的处理结果 #

import numpy as np
import pandas as pd

np.diff(pd.DatetimeIndex(["2024-11-24", "2024-11-25"]))
# 输出：array([86400000000000], dtype='timedelta64[ns]')

时区感知时间戳的处理结果 #

import numpy as np
import pandas as pd

np.diff(pd.DatetimeIndex(["2024-11-24 00:00 UTC", "2024-11-25 00:00 UTC"]))
# 输出：array([Timedelta('1 days 00:00:00')], dtype=object)

差异原因 #

• 无时区的DatetimeIndex底层是numpy原生支持的datetime64[ns]类型数组，np.diff可以直接对这种类型做数值化的时间差计算，返回同样是numpy原生的timedelta64[ns]类型数组，用纳秒数的数值形式表示时间差。
• 时区感知的DatetimeIndex中的元素是pandas扩展的Timestamp对象（带时区信息），而numpy本身没有支持带时区的datetime类型。当np.diff处理这类对象数组时，只能通过调用Timestamp对象的减法运算得到Timedelta对象，最终返回的是dtype为object的数组，里面存储的是Timedelta实例。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sds