Почему Pandas сообщает мне, что у меня есть объекты, хотя каждый элемент в выбранном столбце является строкой - даже после явного преобразования.
Это мой DataFrame:
<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)
Их пять dtype object
. Я явно конвертирую эти объекты в строки:
for c in df.columns:
if df[c].dtype == object:
print "convert ", df[c].name, " to string"
df[c] = df[c].astype(str)
Тогда df["attr2"]
все еще есть dtype object
, хотя type(df["attr2"].ix[0]
показывает str
, что это правильно.
Панды различают int64
и float64
и object
. Какая логика за этим, когда нет dtype str
? Почему str
покрыто object
?