pandas 将字符串转换为日期类型。 1678 年 1 月 1 日发生了什么？

Question

在将数据框列的字符串数据转换为日期时间时，我遇到了以下让我印象深刻的情况：

import pandas as pd
mydates = {'a':'2008-04-11','b':'2007-06-14','c':'2001-01-08','d':'2001-07-31'}
myDF = pd.DataFrame.from_dict(mydates,orient='index', columns=['dates'])

现在为了将字符串转换为日期类型，我进行如下操作：

myDF['as_date'] = pd.to_datetime(myDF['dates'].astype('str').str.replace('-',''), format='%Y%m%d')

一切都好。

但是... 我开始更改日期并写了 'b':'1090-06-14' -> 它不起作用
但二战结束有效：'b':'1945-09-02'
以及法国大革命的开始：'b':'1789-05-05'

尝试一下，我发现限制是 1678-01-01，所以如果你执行 'b':'1678-01-01' 它可以工作，但对于早于该日期的任何日期，它都不再工作了。

这并不是说这在编程上很重要（我认为在该日期之前的数据框中没有太多要包含的内容）但是为什么会发生这种情况？

谢谢

Answer 1

答案在这里：
由于 pandas 以纳秒分辨率表示时间戳，因此可以使用 64 位整数表示的时间跨度被限制在大约 584 年：

在 [92] 中：pd.Timestamp.min Out[92]: 时间戳('1677-09-21 00:12:43.145225')

在 [93] 中：pd.Timestamp.max 出[93]：时间戳（'2262-04-11 23:47:16.854775807'）