当dataframe中有元素为numpy array时，进行pandas.HDFStore.put时会报warning：

your performance may suffer as PyTables will pickle object types that it cannot
map directly to c-types [inferred_type->mixed,key->block1_values]

这是因为Pandas所支持的数据类型:

1. float
2. int
3. bool
4. datetime64[ns]
5. datetime64[ns, tz]
6. timedelta[ns]
7. category
8. object

而numpy的array，python的string等无法直接映射为上述的结构，因此无法按照pandas的数据结构保存。
参考：https://blog.csdn.net/ls83776736/article/details/80738473?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromMachineLearnPai2~default-1.control&dist_request_id=&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromMachineLearnPai2~default-1.control

这种情况下，会表示为object类型，以不定长的方式存储（存储指针）。