Comment puis-je éviter le « DtypeWarning » dans Pandas read_csv et améliorer l'efficacité de la gestion des données ?

Pandas read_csv : options low_memory et dtype

Lors de l'utilisation de la fonction read_csv de Pandas, il est courant de rencontrer un "DtypeWarning : Columns ( 4,5,7,16) ont des types mixtes. Spécifiez l'option dtype lors de l'importation ou définissez low_memory=False." erreur. Comprendre la relation entre l'option low_memory et dtype peut aider à résoudre ce problème et à améliorer la gestion des données.

La dépréciation de low_memory

L'option low_memory est marquée comme obsolète chez Pandas car il n’offre pas d’avantages réels en matière d’amélioration de l’efficacité. Deviner les types pour chaque colonne est un processus gourmand en mémoire qui se produit quel que soit le paramètre low_memory.

Spécifier les types

Au lieu d'utiliser low_memory, il est recommandé de explicitement spécifiez les types pour chaque colonne. Cela permet aux Pandas d'éviter de deviner et de minimiser le risque d'erreurs de type de données ultérieurement. Par exemple, dtype={'user_id':int} garantirait que la colonne user_id est traitée comme une donnée entière.

Dtype Deviner et problèmes de mémoire

Deviner dtypes consomme de la mémoire car Pandas analyse l'intégralité du fichier de données avant de déterminer les types appropriés. Pour les grands ensembles de données, cette analyse peut être exigeante en ressources mémoire. La spécification explicite des types élimine cette surcharge.

Exemples de défaillances de données

La définition des types peut éviter les écarts de données. Supposons qu'un fichier contienne une colonne user_id composée d'entiers mais ait une dernière ligne avec le texte « foobar ». Si un type de type int est spécifié, le chargement des données échouera, ce qui souligne l'importance de spécifier les types de données avec précision.

Dtypes disponibles

Pandas propose une gamme de types de données , y compris float, int, bool, timedelta64[ns], datetime64[ns], 'datetime64[ns, ] (convient aux fuseaux horaires), 'category' (énumérations), 'period[]' (ancre à des périodes de temps), « Sparse » (données éparses), « Intervalle » (pour l'indexation) et entiers nullables (Int8-Int64) et « chaîne » (donnant accès à l'attribut .str).

Bien que la définition de dtype=object supprime l'avertissement, elle n'améliore pas l'efficacité de la mémoire. De plus, le paramètre dtype=unicode est inefficace car l'unicode est représenté comme un objet dans numpy.

Alternatives à low_memory

Les convertisseurs peuvent être utilisés pour gérer les données qui ne le sont pas. ne correspond pas au type spécifié. Cependant, les convertisseurs nécessitent des calculs lourds et ne doivent être utilisés qu’en dernier recours. Le traitement parallèle peut également être envisagé, mais cela dépasse la portée de la fonction read_csv à processus unique de Pandas.

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