如何将原生datetime对象存入pd.DataFrame并解决成员校验返回False问题

问题核心原因 #

1. in 操作符作用于Pandas Series时，默认检查的是索引中是否存在对应值，而非检查Series的元素值。你的示例索引为0、1、2，自然不可能匹配到日期值，所以即使值存在也会返回False。
2. Pandas底层对时间类型的存储有统一设计：只要列被识别为时间格式，无论你存入的是原生datetime对象还是其他时间类型，都会被自动转换为Pandas内置的Timestamp类型存储，因此你手动转to_pydatetime()后存入DataFrame也会被自动转回Timestamp。

解决方案 #

方案1：常规场景（推荐）

不需要强制存储原生datetime类型，Timestamp和原生datetime支持直接判等，用以下方法判断值是否存在即可：

print(df["b"].eq(datetime(2002, 2, 2)).any())
# 输出为 True

该方案保留了Pandas时间序列的内置处理能力，性能和易用性都最优。

方案2：强制存储原生datetime（特殊需求使用）

如果确实需要在DataFrame中存储原生datetime类型，可将列的dtype强制指定为object：

df["b"] = df["a"].apply(lambda t: datetime.strptime(t, '%Y-%m-%d')).astype(object)
# 检查值是否存在时需要先转为列表，规避in检查索引的问题
print(datetime(2002, 2, 2) in df["b"].tolist())
# 输出为 True

注意：该方案会丢失Pandas时间序列的所有内置处理能力，非必要不建议使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Antoine