pandas.Series.dt.round在NAT上的不一致行为有不同的freq参数？

Question

我在pandas.Series.dt.round中发现了不一致的行为：

import pandas as pd
from datetime import datetime
d=pd.DataFrame(data=[[datetime(2010,1,1,23,14,12,599), 2], [None, 4]], columns=['dtime', 'int'])

print d['dtime'].dt.round('s')
0   2010-01-01 23:14:12
1                   NaT
Name: dtime, dtype: datetime64[ns]

print d['dtime'].dt.round('5s')
0   2010-01-01 23:14:10.000000000
1   2262-04-10 00:12:44.999999488  # what?
Name: dtime, dtype: datetime64[ns]

print d['dtime'].dt.round('min')
0   2010-01-01 23:14:00
1   2262-04-10 00:13:00  # again???
Name: dtime, dtype: datetime64[ns]

所以，在第一种情况下（freq参数's'）保留NaT（我会说，正如我所料）。然而，在第二和第三种情况下，NaT被转换为一些看似奇怪的日期时间。 更别说其他解决方案了，有人更了解这个（貌似）的错误吗？或者我是否会错过某些（隐藏）功能，或者讨论主题的一些（甚至更隐蔽的）链接？