使用pandas.to_parquet保存datetime64[ns]列后转时间戳，能否原样保存？

完全可以将datetime64[ns]列原样保存为Parquet文件，出现转为Unix时间戳的情况，通常是Parquet引擎或参数设置导致的，调整后即可解决：

• 指定正确的Parquet引擎
  pandas支持pyarrow和fastparquet两种引擎，pyarrow对datetime类型的兼容性更好。保存和读取时显式指定引擎：

  # 保存
  df.to_parquet('data.parquet', engine='pyarrow')
  # 读取
  df_read = pd.read_parquet('data.parquet', engine='pyarrow')
  

• 确认列类型正确性
  保存前通过df.dtypes检查目标列是否为datetime64[ns]类型，若不是先转换：

  df['datetime_col'] = pd.to_datetime(df['datetime_col'])
  

• 避免错误的类型指定
  读取时不要强制将datetime列指定为int类型，让引擎自动推断类型即可。

Parquet格式本身支持datetime类型存储，只要配合正确的引擎和参数，就能完整保留datetime64[ns]的原始格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nightshiftman