pandas to_dict 具有 python 本机日期时间类型而不是时间戳

我有一个pandas DataFrame df其中包含Timesatamp列。

我希望创建一个行迭代器（通过iter..方法或通过to_dict) from df哪里的Timesatamp值是 pythondatetime.

我试过这样做

for col in df.select_dtypes(['datetime']):
        df[col] = df[col].dt.to_pydatetime()

然而，这些列似乎仍然是Timesatamp当使用上面提到的迭代器方法时。 有没有'batch'y除了在迭代时手动转换每个值之外，还有什么方法可以实现这一点？

example

df = pd.DataFrame({'d': pd.date_range('2018-01-01', freq='12h', periods=2), 'a':[1,2]})
for col in df.select_dtypes(['datetime']):
    df[col] = df[col].dt.to_pydatetime()
print(df.to_dict('records'))

输出：

[{'d': Timestamp('2018-01-01 00:00:00'), 'a': 1}, {'d': Timestamp('2018-01-01 12:00:00'), 'a': 2}]

所需的输出：

[{'d': datetime.datetime(2018, 1, 1, 0, 0), 'a': 1}, {'d': datetime.datetime(2018, 1, 1, 12, 0), 'a': 2}]

你可以试试

df[col] = pd.Series(df[col].dt.to_pydatetime(), dtype = object)

代替

df[col] = df[col].dt.to_pydatetime()