[python] DataFrame의 문자열이지만 dtype은 객체입니다.

왜 Pandas는 내가 객체를 가지고 있다고 말하는데, 선택된 열의 모든 항목은 명시 적 변환 후에도 문자열입니다.

이것은 내 DataFrame입니다.

<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)

그중 5 개는 dtype object. 이러한 객체를 문자열로 명시 적으로 변환합니다.

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

그런 다음, df["attr2"]여전히 가지고 dtype object있지만, type(df["attr2"].ix[0]계시 str올바른이다.

사이 팬더 구별하는 int64과 float64와 object. 그것이 없을 때 그 뒤에있는 논리는 무엇입니까 dtype str? 에 str적용되는 이유는 무엇 object입니까?

답변

>>> pd.Series(['abc', None, 'def'])
0     abc
1    None
2     def
dtype: object
>>> pd.Series(['abc', None, 'def'], dtype=pd.StringDtype())
0     abc
1    <NA>
2     def
dtype: string
>>> pd.Series(['abc', None, 'def']).astype('string')
0     abc
1    <NA>
2     def
dtype: string