pandas使用astype("datetime64")转换日期结果不一致且未抛错问题

我完全不知道如何构建该问题的最小可复现示例（MWE），因为该异常行为仅在对DataFrame进行切片时出现，控制台输出如下：

第一次切片时，末尾行返回NaT：

In [161]: df.iloc[3802:11775].astype({"date": "datetime64"})[["date"]]
Out[161]:
          date
258 2014-09-14
259 2018-10-12
259 2018-10-12
259 2018-10-12
259 2018-10-12
..         ...
781        NaT
781        NaT
781        NaT
781        NaT
781        NaT

[7973 rows x 1 columns]

若将切片起始位置调整为3803，转换结果正常：

In [162]: df.iloc[3803:11775].astype({"date": "datetime64"})[["date"]]
Out[162]:
          date
259 2018-10-12
259 2018-10-12
259 2018-10-12
259 2018-10-12
259 2018-10-12
..         ...
781 2014-09-14
781 2014-09-14
781 2014-09-14
781 2014-09-14
781 2014-09-14

[7972 rows x 1 columns]

我怀疑是索引3802行存在异常，因此将首尾片段拼接后再转换，结果仍然正常：

In [165]: pd.concat([df.iloc[3800:3803], df.iloc[11770:11775]]).astype({"date": "datetime64"})[["date"]]
Out[165]:
          date
258 2014-09-14
258 2014-09-14
258 2014-09-14
781 2014-09-14
781 2014-09-14
781 2014-09-14
781 2014-09-14
781 2014-09-14

我已经使用pandas超过3年，完全无法解释该异常现象。

编辑补充

我已将对应Series上传至公开代码片段平台，该bug可在安装pandas 1.3.0版本的在线协作环境中复现，且该问题在pandas 1.3.3版本中已修复。

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