pandas.factorize with custom array datatype

Let's start off with a random (reproducible) data array -

# Setup
In [11]: np.random.seed(0)
    ...: a = np.random.randint(0,9,(7,2))
    ...: a[2] = a[0]
    ...: a[4] = a[1]
    ...: a[6] = a[1]

# Check values
In [12]: a
Out[12]: 
array([[5, 0],
       [3, 3],
       [5, 0],
       [5, 2],
       [3, 3],
       [6, 8],
       [3, 3]])

# Check its itemsize
In [13]: a.dtype.itemsize
Out[13]: 8

Let's view each row as a scalar using custom datatype that covers two elements. We will use void-dtype for this purpose. As mentioned in the docs -

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/arrays.dtypes.html#specifying-and-constructing-data-types, https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/arrays.interface.html#arrays-interface) and in stackoverflow Q&A, it seems that would be -

In [23]: np.dtype((np.void, 16)) # 8 is the itemsize, so 8x2=16
Out[23]: dtype('V16')

# Create new view of the input
In [14]: b = a.view('V16').ravel()

# Check new view array
In [15]: b
Out[15]: 
array([b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x06\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'],
      dtype='|V16')

# Use pandas.factorize on the new view
In [16]: pd.factorize(b)
Out[16]: 
(array([0, 1, 0, 0, 1, 2, 1]),
 array(['\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
        '\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
        '\x06\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'],
       dtype=object))

Two things off factorize's output that I could not understand and hence the follow-up questions -

1. The fourth element of the first output (=0) looks wrong, because it has same ID as the third element, but in b, the fourth and third elements are different. Why so?

2. Why does the second output has an object dtype, while the dtype of b was V16. Is this also causing the wrong value mentioned in 1.?

A bigger question could be - Does pandas.factorize cover custom datatypes? From docs, I see :

values : sequence A 1-D sequence. Sequences that aren’t pandas objects are coerced to ndarrays before factorization.

In the provided sample case, we have a NumPy array, so one would assume no issues with the input, unless the docs didn't clarify about the custom datatype part?

System setup : Ubuntu 16.04, Python : 2.7.12, NumPy : 1.16.2, Pandas : 0.24.2.

On Python-3.x

System setup : Ubuntu 16.04, Python : 3.5.2, NumPy : 1.16.2, Pandas : 0.24.2.

Running the same setup, I get -

In [18]: b
Out[18]: 
array([b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x06\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
       b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'],
      dtype='|V16')

In [19]: pd.factorize(b)
Out[19]: 
(array([0, 1, 0, 2, 1, 3, 1]),
 array([b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
        b'\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
        b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
        b'\x06\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'],
       dtype=object))

So, the first output off factorize looks alright here. But, the second output has object dtype again, different from the input. So, the same question - Why this dtype change?

Compiling the questions/tl;dr

With such a custom datatype :

1. Why wrong labels, uniques and different uniques dtype on Python2.x?

2. Why different uniques dtype on Python3.x?

from pandas.factorize with custom array datatype