Warum sollten Sie die Option „low_memory' vermeiden und Dtypes explizit definieren, wenn Sie Pandas „read_csv' verwenden?

Pandas read_csv: Eine Untersuchung der Optionen „low_memory“ und „dtype“

Beim Verwenden von Pandas zum Importieren einer CSV-Datei können Benutzer auf einen Fehler bezüglich gemischter Datentypen in bestimmten Spalten stoßen , was den Vorschlag auffordert, die dtype-Option anzugeben oder low_memory auf False zu setzen. Um in diese Angelegenheit einzutauchen, müssen wir die Bedeutung beider Parameter verstehen.

Die Low_Memory-Option: Ein veraltetes Rätsel

Die low_memory-Option dient dazu, Speicher während der Datenaufnahme zu sparen, wird jedoch nicht mehr empfohlen zur Verwendung, da es keinen praktischen Zweck erfüllt. Der Grund dafür ist, dass das Erraten der Datentypen für jede Spalte in einem Datensatz speicherintensiv ist. Pandas versucht, den geeigneten dtype zu ermitteln, indem es die Daten jeder Spalte untersucht. Dieser Vorgang erfordert jedoch das Lesen der gesamten Datei, um die richtigen D-Typen zuzuweisen, was bei größeren Datensätzen ineffizient sein kann.

Dtype-Schätzung: Eine warnende Geschichte

Standardmäßig schließt Pandas den dtype für jede Spalte nach dem Lesen der gesamten Datei. Dieser Ansatz stellt eine Herausforderung dar, wenn es um Spalten mit gemischten Daten geht, bei denen der dtype erst bestimmt werden kann, wenn alle Werte verarbeitet wurden. Beispielsweise kann eine Spalte mit der Bezeichnung „user_id“ ausschließlich aus numerischen Werten bestehen, ihr kann jedoch erst dann der dtype „int“ zugewiesen werden, wenn die gesamte Spalte gelesen wurde. Dies liegt daran, dass Pandas nicht davon ausgehen kann, dass alle Werte numerisch sind, ohne das Risiko einzugehen, dass der D-Typ zu einem späteren Zeitpunkt geändert werden muss.

D-Typen angeben: Ein umsichtiger Ansatz

Um die Einschränkungen von zu vermeiden Beim Schätzen des dtype ist es unbedingt erforderlich, den dtype für jede Spalte mithilfe des dtype-Parameters explizit anzugeben. Durch diesen Ansatz muss Pandas nicht die gesamte Datei analysieren und weist sofort den entsprechenden dtype basierend auf dem angegebenen Typ zu.

Betrachten Sie das Beispiel einer CSV-Datei mit einer Spalte namens „user_id“, die nur numerische Werte enthält. Durch Hinzufügen von „dtype={'user_id': int}“ zum pd.read_csv()-Aufruf erkennt Pandas die Spalte vom Beginn des Importvorgangs an als Ganzzahl.

Dtype-Optionen: Ein robustes Arsenal

Pandas unterstützt eine umfassende Palette von D-Typen, einschließlich Numpy-Datentypen (z. B. float, int, bool) und Pandas-spezifischen Typen (z. B. „category“, „Sparse“). Die vollständige Liste der in Pandas verfügbaren dtypes finden Sie in der dtype-Referenz: Pandas dtype reference

Vorsichtsmaßnahmen und Überlegungen

Wenn Sie dtype auf „object“ setzen, wird die Warnung zu gemischten Datentypen unterdrückt, dies ist jedoch nicht der Fall Verbesserung der Speichereffizienz. Das Festlegen von dtype auf „Unicode“ ist wirkungslos, da Numpy Unicode als „Objekt“ darstellt.

Die Verwendung von Konvertern kann dabei helfen, nicht konforme Daten zu verarbeiten, z. B. einen Zeichenfolgenwert in einer als Ganzzahl angegebenen Spalte. Konverter können jedoch rechenintensiv sein und sollten sparsam eingesetzt werden.

Fazit

Während die Option „low_memory“ nicht mehr empfohlen wird, ist die Angabe geeigneter Dtypes für eine effiziente und genaue Datenverarbeitung unerlässlich. Indem Benutzer das Erraten von dtypes vermeiden und die richtigen Datentypen im Voraus definieren, können sie die Speichernutzung optimieren und die Leistung ihres Pandas-Codes verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum sollten Sie die Option „low_memory' vermeiden und Dtypes explizit definieren, wenn Sie Pandas „read_csv' verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!