Pandas의 Dtype 경고를 처리하는 방법: Low_Memory 및 Dtype 옵션?

Low_Memory 및 Dtype 옵션으로 Pandas의 Dtype 경고 해결

pd.read_csv('somefile.csv')를 사용하여 Pandas로 CSV 파일을 로드할 때 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 경고:

DtypeWarning: Columns (4,5,7,16) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.

Low_Memory: 더 이상 사용되지 않는 개념

low_memory 옵션은 더 이상 사용되지 않으며 기능에 영향을 주지 않습니다. 그 목적은 유형 추론을 방지하여 파일 구문 분석 중 메모리 사용량을 줄이는 것이었습니다. 하지만 이제는 별반 차이가 없습니다.

왜 Low_Memory=False가 도움이 될까요?

각 열에 대한 dtype을 추측하는 데 리소스가 많이 소모되기 때문에 경고가 발생합니다. Pandas는 전체 파일을 분석하여 dtype을 결정합니다. dtype을 명시적으로 정의하지 않으면 전체 파일을 읽을 때까지 구문 분석을 시작할 수 없습니다.

Dtype 정의가 가장 중요한 이유

dtype을 지정하면(예: dtype={'user_id': int}) Pandas에 알립니다. 예상되는 데이터 유형에 대해 즉시 구문 분석을 시작할 수 있습니다.

pd.read_csv('somefile.csv', dtype={'user_id': int})

dtype을 정의하면 잘못된 데이터 유형(예: 정수 열의 "foobar")이 발생할 때 오류를 방지할 수 있습니다.

Pandas Dtype 이해

Pandas는 다음을 포함한 다양한 dtype을 지원합니다.

• Numpy dtype: float, int, bool, timedelta64[ns], datetime64[ns]

• Pandas 관련:

  • datetime64[ns, ]: 시간대 인식 타임스탬프
  • 범주: 정수로 표현되는 열거형
  • 기간[] : 기간
  • Sparse[int], Sparse[float]: 누락된 값이 있는 데이터
  • 간격: 인덱싱
  • nullable 정수: Int8, Int16, Int32, Int64, UInt8 , UInt16, UInt32, UInt64
  • 문자열: .str 속성에 액세스
  • 부울: 누락된 데이터 지원

주의사항

• dtype=object를 설정하면 경고가 표시되지 않지만 메모리 효율성은 향상되지 않습니다.
• Numpy는 유니코드를 객체로 나타내므로 dtype=unicode 설정은 효과가 없습니다.

대안: 변환기 사용

변환기를 사용하여 잠재적으로 유효하지 않은 데이터(예: 정수 열의 "foobar")를 처리합니다. 하지만 변환기는 속도가 느리고 비효율적이므로 주의해서 사용하세요.

위 내용은 Pandas의 Dtype 경고를 처리하는 방법: Low_Memory 및 Dtype 옵션?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!