Pandas -读取CSV - dtype='string‘、dtype=str和dtype='object’之间的差异

Question

当将CSV文件读入pandas时，在设置数据类型时，下面的三个选项之间有区别吗？

选项1

df = pd.read_csv('file.csv', dtype='string')

选项2

df = pd.read_csv('file.csv', dtype=str)

选项3

df = pd.read_csv('file.csv', dtype='object')

选项2和3似乎比选项1快得多(我读入的CSV有30,000行和500列)，这表明这些选项的工作方式有所不同。然而，我找不到任何文档来说明为什么会出现这种情况--请谁解释一下？

Answer 1

中的Parameters一节中的dtype事件清楚地说明了

“将字符串或object与适当na_values设置一起使用，以保留并不解释数据类型”。

这种解释产生了额外的负担，例如性能损失，特别是对于大尺寸的数据帧。