私の Pandas データフレームに「object」 dtype の文字列列があるのはなぜですか?

「DataFrame 内の文字列ですが、dtype はオブジェクトである」問題を理解する

データ分析に使用される人気の Python ライブラリである Pandas では、次のような状況に遭遇する可能性があります。 DataFrame には一見文字列値を持つ列が含まれていますが、dtype 属性はそれらを「オブジェクト」として示しています。この異常は、オブジェクトを文字列に明示的に変換した後に発生する可能性があります。

オブジェクト データ型の理由:

混乱は、データを格納する NumPy 配列の基礎となる実装に起因します。データフレーム。 NumPy 配列には、バイト単位で同じサイズの要素が必要です。整数 (int64) や浮動小数点数 (float64) などのプリミティブ型の場合、サイズは固定です (8 バイト)。ただし、文字列には可変長があります。

この可変性に対応するために、Pandas は文字列バイトを配列に直接格納しません。代わりに、文字列オブジェクトへのポインタを含む「オブジェクト」配列を作成します。これにより、dtype は「object」になります。

例:

次の DataFrame について考えます。

<code class="python">df = pd.DataFrame({
    "id": [0, 1, 2],
    "attr1": ["foo", "bar", "baz"],
    "attr2": ["100", "200", "300"],
})</code>

次の dtype を確認すると、列を見ると、attr2 が dtype "object" であることがわかります:

<code class="python">print(df.dtypes)

# Output:
# id       int64
# attr1    object
# attr2    object</code>

文字列への変換:

attr2 を明示的に文字列に変換すると、Pandas は次のことを行います。基礎となるストレージ メカニズムは変更しません:

<code class="python">df["attr2"] = df["attr2"].astype(str)</code>

したがって、attr2 は dtype "object" を保持します。

追加情報:

• 一般的な誤解に反して、Pandas には専用の "string" dtype がありません。
• オブジェクト配列は任意のタイプのオブジェクトを保持できますが、オーバーヘッドが追加されるため、パフォーマンス上の理由から理想的ではありません。
• 文字列データに対する効率的な操作を確保するには、オブジェクト配列の作成を避け、代わりにカテゴリカルまたは固定長の文字列 dtype に変換することをお勧めします。

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