我有一个 pandas 数据框，其中一列包含以字符串形式给出的日期（例如"2014-10-17"。我想将此值作为 Python 日期对象。我决定分两步进行此转换：
df.col = pandas.to_datetime(df.col)
df.col = df.map(lambda x : x.date())
在第一步之前，第一步之后和第二步之后我使用相同的操作来检查列的内容：
df.col.tolist()[:5]
我注意到，当给出日期strings或datetime.date上述操作时，操作相对较快。相反，当日期作为pandas.datetime对象给出时，操作要慢得多。
有人可以解释这种行为吗？