Строки в DataFrame, но dtype – объект

Почему Пандас говорит мне, что у меня есть объекты, хотя каждый элемент в выбранном столбце является строкой – даже после явного преобразования.

Это мой DataFrame:

• pandas применяют multicolumnindex к dataframe
• pandas - проблемы с настройкой цвета цветной печати boxplot
• Преобразователи панда с группировкой
• Длинные данные. Панды
• Как я могу изменить конкретную метку строки в кадре данных Pandas?

<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) 

Пять из них – 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 имеет dtype object , хотя type(df["attr2"].ix[0] показывает str , что является правильным.

Pandas различает int64 и float64 и object . Какова его логика, когда нет dtype str ? Почему str покрывается object ?

• итерация по строкам через рамку данных pandas
• Python упорядочивает нерегулярные временные ряды с линейной интерполяцией
• Как рассчитать средние значения, сгруппированные по другому столбцу в Pandas
• Split pandas dataframe by String
• Pandas: Pivot to True / False, drop column