pd.to_datetime（）が不正な日付を返す

Question

日付列のすべての固有値を抽出しようとしています。この場合、1つの値しかないので、エラーを確認するのは簡単です。

私はこれを見るために使用しているコードは次のとおりです。私は取得しています二つの結果が

最初の行のための

['2016-06-01'] 

と

['2016-05-31T20:00:00.000000000-0400'] 

ためです

print df['Date'].unique() 
print pd.to_datetime(df['Date'], format = "%Y-%m-%d").unique()) 

2行目。これを修正する方法はありますか？

編集：EdChumさんのコメントについては

。

コード：

import pandas as pd 
from datetime import datetime, timedelta 

archive = pd.read_csv(r'J:\xxxx\xxxx\Archive.csv') 
date_list = archive['Date'].unique() 
date_list_test = pd.to_datetime(archive['Date'], format = "%Y-%m-%d").unique() 

print date_list 
print date_list_test 

Answer 1

これはnumpyは、日付を表示する方法とだけの問題である - バージョン1.11にそれが消えます。

In [55]: np.__version__ 
Out[55]: '1.10.4' 

In [56]: pd.to_datetime(['2015-05-31']) 
Out[56]: DatetimeIndex(['2015-05-31'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) 

In [57]: pd.to_datetime(['2015-05-31']).values 
Out[57]: array(['2015-05-30T19:00:00.000000000-0500'], dtype='datetime64[ns]') 

In [58]: pd.Series(pd.to_datetime(['2015-05-31']).values) 
Out[58]: 
0 2015-05-31 
dtype: datetime64[ns] 

numpyの1.11

In [94]: np.__version__ 
Out[94]: '1.11.0' 

In [96]: pd.to_datetime(['2015-05-31']) 
Out[96]: DatetimeIndex(['2015-05-31'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) 

In [97]: pd.to_datetime(['2015-05-31']).values 
Out[97]: array(['2015-05-31T00:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')