Numpyのデータの型がintにできないこと(objectになってしまう)を解決したいです

Question

前提・実現したいこと

Pythonの初心者です。
20行～3000列程度の0～１のみの数値が記載されたCSVファイルをPandasで読み込み、NumpyのInt型の配列に変換して、その後統計的な解析をしたいと考えています。ところが下記の問題が生じています。

発生している問題・エラーメッセージ

abc_df= pd.read_csv("abc.csv",encoding="utf-8")
d = abc_df.values
d

abcが20行～3000列の0あるいは1の数値のみのCSVファイルです。
上記のようにコードを書くと、

array([[1, 1, 1, ..., 1, 1, '1'],
[0, 0, 0, ..., 1, 1, '1'],
[0, 0, 0, ..., 1, 1, '1'],
...,
[1, 1, 1, ..., 1, 1, '1'],
[1, 1, 1, ..., 1, 1, '1'],
[1, 1, 1, ..., 0, 0, '0']], dtype=object)

と、dtype=objectとなってしまい、その後の解析ができていません。

試したこと

配列を400列までに小さくすればdtypeはint64となり、その後の統計解析ができました。
また、行列を入れ替えて読み込んだのち、再度行列を入れ替えれば500列まではInt64までにすることができました。
列の数、あるいは行の数が多くなりすぎるとNumpyではobjectになってしまうのか…
また、objectからintに変換は私がweb上で調べたところではわかりませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

環境としては、本日時点で、最新のPythonやNumpy Pandasを用いております。
Python3.8

Answer 1

array([[1, 1, 1, ..., 1, 1, '1'],
[0, 0, 0, ..., 1, 1, '1'],
[0, 0, 0, ..., 1, 1, '1'],
...,
[1, 1, 1, ..., 1, 1, '1'],
[1, 1, 1, ..., 1, 1, '1'],
[1, 1, 1, ..., 0, 0, '0']], dtype=object)

最終列の値が'1'のように文字列なのが原因ではないでしょうか？

Comments

[Learnin]

meg_さん。ありがとうございます。確かに最終列が「'1'」となってしまっているからなのだろうとおもいました。ただ、もとのCSVファイルでは「1」となっているし、CSVファイルの列数を削ったときはちゃんと「1」となるのですが、なぜ行数が増えたら「'1'」となってしまうのでしょうか?
教えていただけるととても助かります。

[Learnin]

すみません。誤字ありました「なぜ行数が増えたら」→「なぜ列数が増えたら」

[meg_]

「もとのCSVファイルでは「1」となっている」とはどうやって確認しましたか？
テキストエディタで確認されましたか？

[Learnin]

meg_さん。わかりました！！！もとのファイルのサイズが大きすぎて気づいていなかったのですが、私のCSVファイルの中に僅かに文字列が入っていました。それで解決できました！！！
ありがとうございます！！！