时区原始列上的唯一（和其他numpy函数）将转换为本地时区

我不太清楚这是numpy bug还是pandas bug还是我的用户错误。 谁能澄清一下。。。 我的工作是使用字符串来实现唯一性，但我经常遇到这些问题…建议的工作实践是否值得，例如始终设置UTC

所以我希望unique返回一个天真的datetime，而不是解释为本地的

import pandas as pd
d=pd.DataFrame({'a':['2014-10-12','2014-10-11']})
d['b']=pd.to_datetime(d.a)
print d
print d['b'].unique()
print d['b'].max()
print d['b'].values.max()

        a          b
0  2014-10-12 2014-10-12
1  2014-10-11 2014-10-11

['2014-10-12T02:00:00.000000000+0200' '2014-10-11T02:00:00.000000000+0200'] #unique

2014-10-12 00:00:00 # pandas max

2014-10-12T02:00:00.000000000+0200  #numpy max

numpy“1.9.2”

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pandas'0.16.1'

它们都是相同的日期/时间，但函数返回的类型不同，具有不同的字符串表示形式，即不同的str和repr输出

d['b'].unique和d['b'].values.max返回numpy.datetime64对象，而d['b'].max返回pandas.Timestamp对象。numpy.datetime64在作为字符串输出时使用系统的区域设置时区，而PANDES.Timestamp则不使用

如果将pandas.Timestamp转换为numpy.datetime64，您将看到它们是相同的值：

np.datetime64(d['b'].max().to_datetime()) == d['b'].values.max()

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我接受你的回答，但我不同意你的“证据”。我的问题是一个时区原始对象是否正在转换为本地时区对象。