Почему tz-naive Timestamp преобразуется в целое число, а tz-aware сохраняется как Timestamp? ⇐ Python

[Anonymous]

Понятно и ожидаемо (с учетом tz):
import datetime
import numpy as np
import pandas as pd

aware = pd.DatetimeIndex(["2024-11-21", "2024-11-21 12:00"], tz="UTC")
eod = datetime.datetime.combine(aware[-1].date(), datetime.time.max, aware.tz)
aware, eod, np.concat([aware, [eod]])

возвращает
(DatetimeIndex(['2024-11-21 00:00:00+00:00', '2024-11-21 12:00:00+00:00'],
dtype='datetime64[ns, UTC]', freq=None),
datetime.datetime(2024, 11, 21, 23, 59, 59, 999999,
tzinfo=datetime.timezone.utc),
array([Timestamp('2024-11-21 00:00:00+0000', tz='UTC'),
Timestamp('2024-11-21 12:00:00+0000', tz='UTC'),
datetime.datetime(2024, 11, 21, 23, 59, 59, 999999,
tzinfo=datetime.timezone.utc)],
dtype=object))

обратите внимание на метки времени (и дату и время) в возвращаемом значении np.concat.
Неожиданно (tz-наивно):
naive = pd.DatetimeIndex(["2024-11-21", "2024-11-21 12:00"])
eod = datetime.datetime.combine(naive[-1].date(), datetime.time.max, aware.tz)
naive, eod, np.concat([naive, [eod]])

возвращает
(DatetimeIndex(['2024-11-21 00:00:00', '2024-11-21 12:00:00'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None),
datetime.datetime(2024, 11, 21, 23, 59, 59, 999999),
array([1732147200000000000, 1732190400000000000,
datetime.datetime(2024, 11, 21, 23, 59, 59, 999999)], dtype=object))

обратите внимание на интерджеры (и дату и время) в возвращаемом значении np.concat.

• почему я получаю целые числа в объединенном массиве для tz-наивного индекса?
• как этого избежать? То есть, как добавить EOD к tz-наивному DatetimeIndex?

PS. Интересно, что на уровне numpy индексы идентичны:
np.testing.assert_array_equal(aware.values, naive.values)


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... as-timesta