读取dtype='string'，dtype=str和dtype='object'之间的CSV差异

Question

将CSV文件读入pandas时，设置数据类型时，以下三个选项之间是否存在差异

选择1

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

选择2

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

选择3

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

选项2和3似乎比选项1（我在一个包含30000行和500列的CSV中阅读）快得多，这表明这些选项的工作方式有所不同。然而，我找不到任何文件表明为什么会出现这种情况-请有人解释一下

Answer 1

{a1}中参数部分的dtype内容清楚地表明

“使用str或对象以及适当的na_值设置来保存和不解释数据类型。”

这种解释会产生额外的负担，例如性能损失，特别是对于大尺寸的数据帧