Pourquoi mon Pandas DataFrame a-t-il des colonnes de chaîne avec le type « objet » ?

Comprendre le problème « Chaînes dans un DataFrame, mais le type est un objet »

Dans Pandas, une bibliothèque Python populaire utilisée pour l'analyse des données, vous pouvez rencontrer une situation où votre DataFrame contient des colonnes avec des valeurs apparemment de chaîne, mais l'attribut dtype les indique comme "objet". Cette anomalie peut survenir après la conversion explicite d'objets en chaînes.

Raison du type de données d'objet :

La confusion vient de l'implémentation sous-jacente des tableaux NumPy, qui stockent les données dans DataFrames. Les tableaux NumPy nécessitent des éléments de même taille en octets. Pour les types primitifs comme les entiers (int64) et les nombres à virgule flottante (float64), la taille est fixe (8 octets). Cependant, les chaînes ont des longueurs variables.

Pour s'adapter à cette variabilité, Pandas ne stocke pas les octets de la chaîne directement dans le tableau. Au lieu de cela, il crée un tableau « objet » qui contient des pointeurs vers des objets chaîne. Il en résulte que le type est "objet".

Exemple :

Considérez le DataFrame suivant :

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

Si nous vérifions les types de les colonnes, nous voyons que attr2 est de type "object":

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

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

Conversion en chaîne :

Lorsque nous convertissons explicitement attr2 en chaîne, Pandas le fait ne modifie pas le mécanisme de stockage sous-jacent :

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

Par conséquent, attr2 conserve le type "objet".

Informations supplémentaires :

• Contrairement à une idée fausse courante, il n'y a pas de type "chaîne" dédié dans Pandas.
• Bien que les tableaux d'objets puissent contenir n'importe quel type d'objet, ils ne sont pas idéaux pour des raisons de performances en raison de la surcharge supplémentaire.
• Pour garantir des opérations efficaces sur les données de chaîne, il est recommandé d'éviter de créer des tableaux d'objets et de les convertir plutôt en un type de chaîne catégorielle ou de longueur fixe.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!