我之前也踩过这个一模一样的坑！问题核心在于groupby().first()操作后，pandas偶尔会把带时区的pandas Timestamp类型转换成numpy原生的datetime64类型，而numpy的datetime64对象并没有strftime方法，这就是你遇到AttributeError的原因。

先拆解你的场景： #

原始DataFrame里的日期列是带时区的pandas Timestamp（比如2015-02-25 17:01:21-03:00），但分组取首行后，部分行的日期格式变成了numpy datetime64的样式（比如2015-02-26T03:18:10.000000000），类型转换直接导致后续调用strftime失败。

给你三种实用的解决方案： #

方案1：先把日期列强制转回pandas Timestamp类型

在调用strftime之前，手动将目标列重新转换成pandas的datetime类型，就能恢复strftime方法的使用：

# 强制转换回pandas datetime类型
df['date_created_user'] = pd.to_datetime(df['date_created_user'])
# 生成目标列
df['signup_period'] = df['date_created_user'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m'))

方案2：使用pandas的dt访问器（更简洁高效）

pandas专门提供了dt访问器来处理datetime系列，它会自动兼容numpy datetime64类型并转换为pandas Timestamp，直接调用即可：

df['signup_period'] = df['date_created_user'].dt.strftime('%Y-%m')

这个方法不需要额外的类型转换步骤，是处理这类问题最常用的方式。

方案3：分组时用agg显式指定聚合规则（从根源避免类型转换）

如果想在分组阶段就避免类型丢失，可以用agg方法明确指定每个列的聚合逻辑，替代first()方法，这样能更稳定地保留原始数据类型：

df.sort_values('date_created_status', inplace=True)
# 显式定义每个列的聚合方式，确保datetime列保留pandas类型
df = df.groupby('user_id', as_index=False).agg({
    'id': 'first',
    'date_created_status': 'first',
    'date_created_user': 'first'
})
# 后续调用strftime不会再报错
df['signup_period'] = df['date_created_user'].dt.strftime('%Y-%m')

额外小提示： #

如果你的日期列带时区，建议提前统一时区设置，能避免很多隐性的类型问题：

# 确保日期列统一为UTC时区（根据你的实际需求调整）
df['date_created_user'] = pd.to_datetime(df['date_created_user'], utc=True)

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