1 つの列に文字列として指定された日付が含まれる pandas データ フレームがありました (たとえば"2014-10-17"、この値を Python の日付オブジェクトとして保持したかったため、この変換を 2 つの手順で行うことにしました。
df.col = pandas.to_datetime(df.col)
df.col = df.map(lambda x : x.date())
最初のステップの前、最初のステップの後、2 番目のステップの後、同じ操作を使用して列の内容を確認しました。
df.col.tolist()[:5]
日付が指定された場合、stringsまたはdatetime.date上記の操作操作が比較的高速であることに気付きました。対照的に、日付がpandas.datetimeオブジェクトとして与えられた場合、操作はかなり遅くなりました。
誰かがこの動作を説明できますか?