python - pandas: インデックスが重複している datetime64 列を減算すると、位置合わせの問題が発生します

Question

私は本当にこれに頭を悩ませています。

どうやら、重複したインデックスを持つデータ フレームがある場合、datetimes で構成される列を減算すると配置が崩れますが、通常の int 列を減算するとそうではありません。この文脈では「引き算」は別の意味ですか？

In [371]: import numpy as np

In [372]: import pandas as pd

In [373]: sec = np.datetime64(1, 's')

In [374]: df = pd.DataFrame({'a' : [sec, sec], 'b' : [0,0]}, index = [0,0])

In [375]: df['b'] - df['b']
Out[375]:
0    0
0    0
Name: b, dtype: int64

これまでのところすべて順調です。それが私が期待していることです。

In [376]: df['a'] - df['a']
Out[376]:
0   0 days
0   0 days
0   0 days
0   0 days
Name: a, dtype: timedelta64[ns]

何？？？

col 値自体が重複していなくても、同じことが起こります。

In [377]: df['a'].iloc[0] = np.datetime64(50, 's')

In [378]: df['a'] - df['a']
Out[378]:
0            00:00:00
0   -00:00:00.1000000
0    00:00:00.1000000
0            00:00:00
Name: a, dtype: timedelta64[ns]