Pandas read_csv解析日期列返回datetime与Timestamp类型不一致问题排查

• Pandas 1.3.4 内部的 datetime 列自动优化逻辑差异
  Pandas 的 read_csv 在接收到自定义 date_parser 返回的日期序列后，会按列做类型优化适配：
  • DateA 列所有值都带时分秒分量，该列会被存储为 datetime64[ns] 类型，单值提取时返回原生 Python datetime.datetime 对象
  • DateB 列所有值都是纯日期（解析后的时间分量固定为 00:00:00），Pandas 会自动对该列的单值做 Timestamp 装箱。Timestamp 本身是 datetime.datetime 的子类，常规运算场景完全兼容，但做严格类型判断时会被识别为不同类型。
• 自定义解析函数的返回形式触发了自动装箱规则
  你当前的解析函数直接返回了 datetime.datetime 对象组成的列表，Pandas 对全日期、无时间分量的 datetime 序列默认会触发 Timestamp 转换逻辑。

不存在无法将 Timestamp 转为原生 datetime 的情况，直接调用 Timestamp 实例的官方方法 to_pydatetime() 即可完成转换，整列转换示例：

df['DateB'] = df['DateB'].apply(lambda x: x.to_pydatetime())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者paul590