為什麼我的 Pandas DataFrame 僅包含字串的列具有物件資料類型？

理解 Pandas DataFrame 中的物件 Dtype

在 Pandas 中，dtype 物件表示包含物件的欄位。然而，當列中的所有元素都顯示為字串時，這可能會令人困惑。

根本原因：物件指標數組

物件資料型別源自 NumPy 的 ndarray 實作。在 NumPy 中，陣列必須具有統一大小（以位元組為單位）的元素。由於字串具有可變長度，Pandas 將字串儲存為指向物件 ndarray 中的物件的指標。這會產生物件資料類型。

說明性範例

考慮以下範例：

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)

輸出：

int_col    int64
obj_col    object

如您所見儘管所有元素都是字串，但由於ndarray 中使用了指針，obj_col 具有物件資料類型。

結論

Pandas DataFrames 中的物件資料型別源自底層 ndarray 實作。雖然它包含字串，但請務必注意，字串並未明確表示為不同的資料類型。相反，它們被儲存為指向物件 ndarray 中的物件的指標。

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