以下の2つの処理の違いがわからなかったので調べてみました。
- その１
df["hoge"].astype("str").str.zfill(12)
- その２
df["hoge"].astype(str).str.zfill(12)
処理の比較
その１
- astype("str") は NumPy の dtype "str"（固定長の文字列型）を指定しており、内部的には np.str_ 型になる。
- 非推奨ではないが、Pandas では Python の組み込み型を明示的に使うほうが一般的とのこと。
その２
- astype(str) は Python の組み込み関数 str を使って変換
- Pandas のドキュメントでもこちらの形式が主に使われており、より推奨される書き方
結果の違い
- 通常の使い方では 出力結果は全く同じ
- astype("str") の場合、内部的に NumPy の固定長文字列型に変換されるため、予期せぬ切り捨てが起きる可能性があり(長い文字列や特殊文字を扱うとき)
- astype(str) は柔軟で、Python の str() に準じた変換になるため、安全で汎用的
