为什么我的 Pandas DataFrame 具有带有'object”dtype 的字符串列？

理解“DataFrame 中的字符串，但 dtype 是对象”问题

在用于数据分析的流行 Python 库 Pandas 中，您可能会遇到以下情况：您的 DataFrame 包含看似字符串值的列，但 dtype 属性将它们指示为“对象”。在将对象显式转换为字符串后，可能会出现此异常。

对象数据类型的原因：

混乱源于 NumPy 数组的底层实现，它将数据存储在数据框。 NumPy 数组需要相同大小的元素（以字节为单位）。对于整数 (int64) 和浮点数 (float64) 等基本类型，大小是固定的（8 字节）。然而，字符串的长度是可变的。

为了适应这种可变性，Pandas 不会将字符串字节直接存储在数组中。相反，它创建一个包含指向字符串对象的指针的“对象”数组。这导致 dtype 为“object”。

示例：

考虑以下 DataFrame：

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

如果我们检查在列中，我们看到 attr2 的数据类型为“object”：

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

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

转换为字符串：

当我们显式将 attr2 转换为字符串时，Pandas 会执行以下操作：不改变底层存储机制：

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

因此，attr2 保留数据类型“object”。

附加信息：

• 与常见的误解相反，Pandas 中没有专用的“字符串”数据类型。
• 虽然对象数组可以保存任何类型的对象，但由于额外的开销，出于性能原因，它并不理想。
• 为了确保对字符串数据的高效操作，建议避免创建对象数组并转换为分类或固定长度字符串数据类型。

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