Python 为什么元素使用相同的数据类型'；s df显示不同的类型？

有两个数据帧包含相同的数据类型：

>>> df1.dtypes
code       object
date       object
open      float64
high      float64
low       float64
close     float64
volume      int64
dtype: object

>>> df2.dtypes
code       object
date       object
open      float64
high      float64
low       float64
close     float64
volume      int64
dtype: object

为什么数据框列中的元素显示不同的类型

>>> x1 = df1['date'][0]
>>> x1
'19901219'
>>> x2 = df2['date'][0]
>>> x2
20050225
>>> type(x1)
<class 'int'>
>>> type(x2)
<class 'str'>

x1=df1['date'][0] >>>x1 '19901219' >>>x2=df2[“日期”][0] >>>x2 20050225 >>>类型（x1） >>>类型（x2） 熊猫中的概念

对象

表示字符串。

我可以推断

x1

的类型应该是

str

与

x2

相同，

---

为什么

x1

的类型是

int

，与

x2

不同？

因为pandas中的“object”在Python中可以是“str或mixed”

熊猫有两种储存字符串的方法

对象数据类型，它可以保存任何Python对象，包括字符串

StringDtype，专用于字符串

---

你什么意思？为什么

object

表示任何python对象。

object

表示

str

！