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python - DataFrame 中的字符串，但 dtype 是对象

coder 2023-05-20 原文

为什么 Pandas 告诉我我有对象，尽管所选列中的每个项目都是一个字符串——即使在显式转换之后也是如此。

这是我的数据框:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
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)

其中五个是dtype object。我明确地将这些对象转换为字符串:

for c in df.columns:
    if df[c].dtype == object:
        print "convert ", df[c].name, " to string"
        df[c] = df[c].astype(str)

那么，df["attr2"]仍然有dtype object，虽然type(df["attr2"].ix[0] 显示 str，这是正确的。

Pandas 区分 int64 和 float64 和 object。没有dtype str的时候，背后的逻辑是什么？为什么一个str会被object覆盖？

最佳答案

dtype 对象来自 NumPy，它描述了 ndarray 中元素的类型。 ndarray 中的每个元素必须具有相同的字节大小。对于 int64 和 float64，它们是 8 个字节。但是对于字符串来说，字符串的长度是不固定的。因此，Pandas 没有直接将字符串的字节保存在 ndarray 中，而是使用了一个对象 ndarray，它保存了指向对象的指针；因此，这种 ndarray 的 dtype 是对象。

这是一个例子:

  • int64 数组包含 4 个 int64 值。
  • 对象数组包含 4 个指向 3 个字符串对象的指针。

关于python - DataFrame 中的字符串，但 dtype 是对象，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21018654/

DataFramepythoncodesectionnon-nullpandasnumpytypesseries

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