为什么我的 DataFrame 列在字符串转换后显示'Object”数据类型？

尽管显式字符串转换，DataFrame 列仍显示“对象”数据类型

问题：
尽管尝试显式转换 a 中的指定列DataFrame 到字符串，它们保留为 dtype 'object'。检查各个列值确认它们确实是字符串。

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

说明：

Pandas 使用 dtype 'object' 来描述包含可变长度数据类型的列，例如字符串。这与“int64”和“float64”等固定长度数据类型不同。在内部，Pandas 使用指向“对象”ndarray 中的字符串对象的指针来存储字符串数据。

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 对象”并不意味着其中的对象不是字符串。每个字符串对象仍然驻留在内存中，并且可以通过“对象”ndarray 中的指针进行访问。

为了确保 Pandas 将列识别为字符串，请确保这些列中的所有元素都是一致的字符串。此外，还可以使用 .apply(str) 或 .astype('string') 等方法将元素转换为字符串。

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