采用 astype
您可以使用该
astype方法将系列的dtype转换为NumPy dtype
df.time.astype('M8[us]')也许还有一种方法可以指定Pandas风格的dtype（欢迎编辑）
使用map_partitions和meta
当使用诸如的黑盒方法时
map_partitions，dask.dataframe需要知道输出的类型和名称。的docstring中列出了几种执行此操作的方法
map_partitions。
您可以提供具有正确dtype和名称的空Pandas对象
meta = pd.Series([], name='time', dtype=pd.Timestamp)
或者，您可以为
(name, dtype)Series提供元组或为Dataframe提供dict
meta = ('time', pd.Timestamp)那一切就好了
df.time.map_partitions(pd.to_datetime, meta=meta)
如果要调用
map_partitions，
df则需要为所有内容提供dtypes。但是，在您的示例中情况并非如此。
