Pandas df.applymap()产生不需要的datetime64[ns]到时间增量的类型转换

Pandas是一个流行的Python数据分析库，提供了丰富的数据处理和分析工具。其中，df.applymap()是Pandas中的一个函数，用于对DataFrame中的每个元素应用一个自定义的函数，并返回一个新的DataFrame。

在使用df.applymap()函数时，有时会遇到不需要的datetime64ns到时间增量的类型转换。这是因为Pandas会自动将时间数据转换为datetime64ns类型，而在某些情况下，我们可能希望保持原始的时间增量类型。

为了解决这个问题，我们可以使用astype()函数将datetime64ns类型转换回原始的时间增量类型。具体步骤如下：

1. 首先，确定需要转换的列或者整个DataFrame。
2. 使用astype()函数，将datetime64ns类型转换为原始的时间增量类型。例如，如果原始类型是timedelta类型，可以使用astype('timedelta64ns')进行转换。
3. 将转换后的结果赋值给原始的列或者新的列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含时间数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'time': [pd.Timestamp('2022-01-01'), pd.Timestamp('2022-01-02')]})

# 查看原始数据类型
print(df.dtypes)
# 输出结果为：
# time    datetime64[ns]
# dtype: object

# 将datetime64[ns]类型转换为原始的时间增量类型
df['time'] = df['time'].astype('timedelta64[ns]')

# 查看转换后的数据类型
print(df.dtypes)
# 输出结果为：
# time    timedelta64[ns]
# dtype: object

在这个示例中，我们创建了一个包含时间数据的DataFrame，并使用astype()函数将时间数据的类型从datetime64ns转换为timedelta64ns类型。

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