為什麼我的 Pandas DataFrame 具有帶有'object”dtype 的字串列？

理解「DataFrame 中的字串，但dtype 是物件」問題

在用於資料分析的流行Python 庫Pandas 中，您可能會遇到以下情況：您的DataFrame 包含看似字串值的列，但dtype 屬性將它們指示為「物件」。將物件明確轉換為字串後，可能會出現此異常。

物件資料類型的原因：

混亂源自於 NumPy 陣列的底層實現，它將資料儲存在資料框中。 NumPy 陣列需要相同大小的元素（以位元組為單位）。對於整數 (int64) 和浮點數 (float64) 等基本類型，大小是固定的（8 位元組）。然而，字串的長度是可變的。

為了適應這種可變性，Pandas 不會將字串位元組直接儲存在陣列中。相反，它會建立一個包含指向字串物件的指標的「物件」陣列。這導致 dtype 為“object”。

範例：

考慮以下DataFrame：

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

如果我們檢查在列中，我們看到attr2 的資料類型為「object 」：

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

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

轉換為字串：

當我們明確將attr2 轉換為字串時，Pandas 會執行以下操作：不改變底層存儲機制：

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

因此，attr2 保留資料類型「object」。

附加資訊：

• 與常見的誤解相反，Pandas 中沒有專用的「字串」資料類型。
• 雖然物件陣列可以保存任何類型的對象，但由於額外的開銷，出於效能原因，它並不理想。
• 為了確保對字串資料的高效操作，建議避免建立物件陣列並轉換為分類或固定長度字串資料類型。

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