pandas 文档说：“就像 NumPy 数组一样，pandas 系列有一个 dtype”，但这似乎不是真的。这是什么意思？

Question

pandas 文档 说：“就像 NumPy 数组一样，pandas 系列有一个 dtype。”但这似乎不是真的。

如果我有一个数据框：

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 'a'],
    'B': [2, 'b']
})

我打电话给：

type(df['B'])

我明白了

<class 'pandas.core.series.Series'>

。

df['B'].dtype

返回

object

。我对文档的理解是 B 列中的数据应该被强制转换为字符串。事实上，这就是 NumPy 所做的。例如：

arr1 = np.array([1, 'a'])
arr2 = np.array([2, 'b'])

arr1[0] + arr2[0]

结果为

'12'

.

type(arr1[0] + arr2[0])

结果为

string

.

然而，在熊猫中：

df['A'][0] + df['B'][0]

结果为

3

（一个整数），这意味着即使我正在处理同时包含整数和字符串的系列，但整数并没有像在 NumPy 中那样被强制转换为字符串。该系列似乎包含不同类型的数据。这与文档要我们相信的相反。

我误会了什么？

Answer 1

文档提到系列是一个一维标记数组，能够保存任何数据类型，例如整数、字符串、浮点数、Python 对象等。此外，它声明，类似于 NumPy 数组，一个系列只有一个数据类型。

因此，虽然 Series 可以包含任何类型的元素数据，但整个系列将由单个 dtype 表示。例如，如果一个系列同时包含整数和浮点数，Pandas 将为整个系列分配一个浮点数据类型。