为什么我的 Pandas DataFrame 仅包含字符串的列具有对象数据类型？

理解 Pandas DataFrame 中的对象 Dtype

在 Pandas 中，dtype 对象表示包含对象的列。然而，当列中的所有元素都显示为字符串时，这可能会令人困惑。

根本原因：对象指针数组

对象数据类型源于 NumPy 的 ndarray 实现。在 NumPy 中，数组必须具有统一大小（以字节为单位）的元素。由于字符串具有可变长度，Pandas 将字符串存储为指向对象 ndarray 中的对象的指针。这会产生对象数据类型。

说明性示例

考虑以下示例：

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)

输出：

int_col    int64
obj_col    object

如您所见尽管所有元素都是字符串，但由于 ndarray 中使用了指针，obj_col 具有对象数据类型。

结论

Pandas DataFrames 中的对象数据类型源自底层 ndarray 实现。虽然它包含字符串，但请务必注意，字符串并未明确表示为不同的数据类型。相反，它们被存储为指向对象 ndarray 中对象的指针。

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