為什麼在使用 Pandas `read_csv` 時應避免使用 `low_memory` 選項並明確定義 Dtypes？

Pandas read_csv：low_memory 和dtype 選項的探索

使用pandas 匯入CSV 檔案時，使用者可能會遇到有關特定列中混合資料類型的錯誤，提示建議指定dtype 選項或將low_memory 設為False。要深入研究這個問題，我們必須了解這兩個參數的重要性。

Low_Memory 選項：一個已棄用的謎題

low_memory 選項旨在在資料攝取期間節省內存，但不再建議使用使用，因為它沒有實際目的。原因是猜測資料集中每一列的資料類型會佔用大量記憶體。 Pandas 嘗試透過檢查每列的資料來確定適當的資料類型。然而，這個過程需要讀取整個檔案才能分配正確的資料類型，這對於較大的資料集來說可能效率低。

資料類型猜測：一個警示故事

預設情況下，Pandas 推斷讀取整個檔案後每列的 dtype。這種方法在處理包含混合資料的欄位時帶來了挑戰，在處理所有值之前無法確定資料類型。例如，標記為「user_id」的欄位可能僅由數值組成，但在讀取整個欄位之前無法指派 int 資料類型。這是因為 Pandas 無法假設所有值都是數字，而不冒著在稍後階段必須更改資料類型的風險。

指定資料類型：謹慎的方法

避免以下限制dtype 猜測，必須使用 dtype 參數明確指定每列的 dtype。這種方法消除了 Pandas 分析整個文件並立即根據指定類型分配適當的 dtype 的需要。

考慮一個 CSV 檔案的範例，其中名為「user_id」的欄位僅包含數值。透過將「dtype={'user_id': int}」新增至 pd.read_csv() 呼叫中，Pandas 將從匯入過程開始時將該列識別為整數。

Dtype 選項：強大的軍械庫

Pandas 支援全面的資料類型，包括numpy 資料類型（例如float、int、bool）和Pandas 特定類型（例如「category」、「Sparse ”）。 Pandas 中可用的dtype 的完整清單可以在dtype 參考中找到：Pandas dtype 參考

注意事項和注意事項

將dtype 設定為「object」將抑制混合資料類型警告，但不會提高記憶效率。將 dtype 設定為「unicode」是無效的，因為 Numpy 將 unicode 表示為「物件」。

利用轉換器可以幫助處理不合格的數據，例如指定為整數的列中的字串值。然而，轉換器的計算成本可能很高，應謹慎使用。

結論

雖然不再建議使用 low_memory 選項，但指定適當的資料類型對於高效、準確的資料處理至關重要。透過避免資料類型猜測並預先定義正確的資料類型，使用者可以優化記憶體利用率並提高 Pandas 程式碼的效能。

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