Pourquoi ma colonne Pandas DataFrame avec uniquement des chaînes a-t-elle un type d'objet ?

Comprendre le type d'objet dans les DataFrames Pandas

Dans Pandas, l'objet dtype signifie une colonne contenant des objets. Cependant, cela peut prêter à confusion lorsque tous les éléments de la colonne semblent être des chaînes.

Cause première : tableau de pointeurs d'objet

Le type d'objet provient de l'implémentation ndarray de NumPy. Dans NumPy, les tableaux doivent avoir des éléments de taille uniforme en octets. Étant donné que les chaînes ont des longueurs variables, Pandas stocke les chaînes sous forme de pointeurs vers des objets dans un ndarray d'objets. Cela donne le type d'objet.

Exemple illustratif

Considérez l'exemple suivant :

import numpy as np
import pandas as pd

# Create an int64 ndarray
int_arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int64)

# Create an object ndarray containing pointers to string objects
obj_arr = np.array(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype=object)

# Convert obj_arr to a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'int_col': int_arr, 'obj_col': obj_arr})

# Check data types
print(df.dtypes)

Sortie :

int_col    int64
obj_col    object

Comme vous pouvez le voir , bien que tous les éléments soient des chaînes, obj_col a un type d'objet en raison de l'utilisation de pointeurs dans le ndarray.

Conclusion

Le type d'objet dans Pandas DataFrames découle de l'implémentation sous-jacente de ndarray. Bien qu'il englobe des chaînes, il est important de noter que les chaînes ne sont pas explicitement représentées comme un type de données distinct. Au lieu de cela, ils sont stockés sous forme de pointeurs vers des objets dans des tableaux d'objets.

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