pd.to_datetime() возвращает неверную дату

Question

Я пытаюсь извлечь все уникальные значения в столбце даты. В этом случае есть только одно значение, поэтому легко увидеть ошибку.

код, я использую, чтобы увидеть это:

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

Два результата я получаю являются

['2016-06-01'] 

для первой линии и

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

для вторая строка. Есть ли способ исправить это?

Edit:

Для комментария EdChum в.

Код:

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

Это просто вопрос с тем, как numpy отображает даты - в версии 1.11 он уходит.

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 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]')