我正在panda中处理日期时间信息，并希望将一堆datetime64[ns]列转换为str，我注意到两种方法的行为不同，而我预期这两种方法会产生相同的结果。
这是一个MCVE。

import pandas as pd

# Create a dataframe with dates according to ISO8601
df = pd.DataFrame(
    {
        "dt_column": [
            "2023-01-01",
            "2023-01-02",
            "2023-01-02",
        ]
    }
)

# Convert the dates to datetime columns
# (I expect the time portion to be 00:00:00)
df["dt_column"] = pd.to_datetime(df["dt_column"])

df["str_from_astype"] = df["dt_column"].astype(str)
df["str_from_apply"] = df["dt_column"].apply(str)

print(df)
print("")
print(f"Datatypes of the dataframe \n{df.dtypes}")

• • 产出**

dt_column str_from_astype       str_from_apply
0 2023-01-01      2023-01-01  2023-01-01 00:00:00
1 2023-01-02      2023-01-02  2023-01-02 00:00:00
2 2023-01-02      2023-01-02  2023-01-02 00:00:00

Datatypes of the dataframe 
dt_column          datetime64[ns]
str_from_astype            object
str_from_apply             object
dtype: object

如果使用.astype(str)，时间信息将丢失，而使用.apply(str)时，时间信息将保留（或推断）。
为什么会这样？
（Pandas版本1.5.2，Python 3.9.15）