Warum hat meine Pandas-DataFrame-Spalte, die nur Strings enthält, einen Objekt-D-Typ?

Grundlegendes zum Objekt-Dtype in Pandas-DataFrames

In Pandas bezeichnet das Dtype-Objekt eine Spalte, die Objekte enthält. Dies kann jedoch verwirrend sein, wenn alle Elemente in der Spalte als Zeichenfolgen erscheinen.

Ursache: Objektzeiger-Array

Der Objekt-Dtype stammt aus der ndarray-Implementierung von NumPy. In NumPy müssen Arrays Elemente mit einheitlicher Größe in Bytes haben. Da Strings variable Längen haben, speichert Pandas Strings als Zeiger auf Objekte in einem Objekt-Ndarray. Daraus ergibt sich der Objekt-dtype.

Anschauliches Beispiel

Betrachten Sie das folgende Beispiel:

import numpy as np
import pandas as pd

# Create an int64 ndarray
int_arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int64)

# Create an object ndarray containing pointers to string objects
obj_arr = np.array(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype=object)

# Convert obj_arr to a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'int_col': int_arr, 'obj_col': obj_arr})

# Check data types
print(df.dtypes)

Ausgabe:

int_col    int64
obj_col    object

Wie Sie sehen können Obwohl alle Elemente Zeichenfolgen sind, hat obj_col aufgrund der Verwendung von Zeigern im ndarray einen Objekt-D-Typ.

Fazit

Der Objekt-D-Typ in Pandas DataFrames ergibt sich aus der zugrunde liegenden ndarray-Implementierung. Obwohl es Zeichenfolgen umfasst, ist es wichtig zu beachten, dass Zeichenfolgen nicht explizit als eindeutiger Datentyp dargestellt werden. Stattdessen werden sie als Zeiger auf Objekte innerhalb von Objekt-Ndarrays gespeichert.

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