為什麼我的 DataFrame 列在字串轉換後顯示'Object”資料類型？

儘管明確字串轉換，DataFrame 列仍顯示「物件」資料型別

問題：
儘管嘗試明確轉換a 中的指定列DataFrame 到字串，它們保留為dtype 'object'。檢查各個列值確認它們確實是字串。

Int64Index: 56992 entries, 0 to 56991
Data columns (total 7 columns):
id            56992 non-null values
attr1         56992 non-null values
attr2         56992 non-null values
attr3         56992 non-null values
attr4         56992 non-null values
attr5         56992 non-null values
attr6         56992 non-null values
dtypes: int64(2), object(5)

Column 'attr2' remains as dtype 'object' despite conversion:

convert attr2 to string

說明：

Pandas 使用 dtype 'object' 來描述包含可變長度資料類型的列，例如字串。這與“int64”和“float64”等固定長度資料類型不同。在內部，Pandas 使用指向「物件」ndarray 中的字串物件的指標來儲存字串資料。

int64 array:
[1, 2, 3, 4]

object array:
[pointer to string 'John', pointer to string 'Mary', pointer to string 'Bob', pointer to string 'Alice']

「dtype 物件」並不表示其中的物件不是字串。每個字串物件仍然駐留在記憶體中，並且可以透過「物件」ndarray 中的指標存取。

為了確保 Pandas 將列識別為字串，請確保這些列中的所有元素都是一致的字串。此外，也可以使用 .apply(str) 或 .astype('string') 等方法將元素轉換為字串。

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