为什么 tz-naive Timestamp 转换为整数，而 tz-aware 保留为 Timestamp？

Question

可以理解和预期（tz-aware）：

import datetime
import numpy as np
import pandas as pd

aware = pd.DatetimeIndex(["2024-11-21", "2024-11-21 12:00"], tz="UTC")
eod = datetime.datetime.combine(aware[-1].date(), datetime.time.max, aware.tz)
aware, eod, np.concat([aware, [eod]])

退货

(DatetimeIndex(['2024-11-21 00:00:00+00:00', '2024-11-21 12:00:00+00:00'],
               dtype='datetime64[ns, UTC]', freq=None),
 datetime.datetime(2024, 11, 21, 23, 59, 59, 999999,
                   tzinfo=datetime.timezone.utc),
 array([Timestamp('2024-11-21 00:00:00+0000', tz='UTC'),
        Timestamp('2024-11-21 12:00:00+0000', tz='UTC'),
        datetime.datetime(2024, 11, 21, 23, 59, 59, 999999,
                          tzinfo=datetime.timezone.utc)],
       dtype=object))

注意 datetime 的返回值中的

时间戳

（和

np.concat

）。

意外（tz-天真）：

naive = pd.DatetimeIndex(["2024-11-21", "2024-11-21 12:00"])
eod = datetime.datetime.combine(naive[-1].date(), datetime.time.max, aware.tz)
naive, eod, np.concat([naive, [eod]])

退货

(DatetimeIndex(['2024-11-21 00:00:00', '2024-11-21 12:00:00'],
               dtype='datetime64[ns]', freq=None),
 datetime.datetime(2024, 11, 21, 23, 59, 59, 999999),
 array([1732147200000000000, 1732190400000000000,
        datetime.datetime(2024, 11, 21, 23, 59, 59, 999999)], dtype=object))

注意datetime的返回值中的

intergers

（和

np.concat

）。

1. 为什么我在 tz-naive 索引的串联数组中得到整数？
2. 如何避免？即，如何将 EOD 附加到 tz-naive

   DatetimeIndex

   ？

PS。有趣的是，在

numpy

级别，索引是相同的：

np.testing.assert_array_equal(aware.values, naive.values)

Answer 1

这是所有项目都包含时区信息的唯一准确表示。换句话说，返回一个原始日期作为 Unix 时间戳可以使其在 UTC 时区上被识别。
也可以通过连接有意识的和朴素的对象来看到

print(np.concat([aware, naive]))

结果

[Timestamp('2024-11-21 00:00:00-0500', tz='America/New_York')
 Timestamp('2024-11-21 12:00:00-0500', tz='America/New_York')
 1732147200000000000 1732190400000000000]

TZ='UTC' date -d @1732190400 --iso=seconds
2024-11-21T12:00:00+00:00

Python 3.9 熊猫 2.2.2