如何避免Pandas read_csv中的“DtypeWarning”并提高数据处理效率？

Pandas read_csv: low_memory 和 dtype 选项

使用 Pandas 的 read_csv 函数时，经常会遇到“DtypeWarning: Columns ( 4,5,7,16) 具有混合类型。在导入时指定 dtype 选项或设置 low_memory=False。”错误。了解 low_memory 选项和 dtype 之间的关系有助于解决此问题并改进数据处理。

低内存的弃用

low_memory 选项被标记为已弃用在 Pandas 中，因为它在提高效率方面没有提供实际的好处。猜测每列的 dtypes 是一个内存密集型过程，无论 low_memory 设置如何，都会发生。

指定 dtypes

建议不要使用 low_memory，而是显式使用指定每列的数据类型。这使得 Pandas 能够避免猜测并最大限度地减少以后出现数据类型错误的风险。例如，dtype={'user_id':int} 将确保 user_id 列被视为整数数据。

Dtype 猜测和内存问题

猜测dtypes 会消耗内存，因为 Pandas 在确定适当的类型之前会分析整个数据文件。对于大型数据集，这种分析可能对内存资源要求很高。显式指定数据类型可以消除这种开销。

数据失败示例

定义数据类型可以避免数据差异。假设一个文件包含一个由整数组成的 user_id 列，但最后一行包含文本“foobar”。如果指定 int 的数据类型，则数据加载将失败，这凸显了准确指定数据类型的重要性。

可用的数据类型

Pandas 提供了一系列数据类型，包括 float、int、bool、timedelta64[ns]、datetime64[ns]、'datetime64[ns, ]（时区感知）、'category'（枚举）、'period[]'（锚定到特定的时间段）、“Sparse”（稀疏数据）、“Interval”（用于索引）、可为 null 的整数 (Int8-Int64) 和“string”（提供对 .str 属性的访问）。

;避免陷阱

虽然设置 dtype=object 会抑制警告，但它不会提高内存效率。此外，设置 dtype=unicode 无效，因为 unicode 在 numpy 中表示为对象。

low_memory

的替代品

转换器可用于处理不支持的数据t 适合指定的数据类型。然而，转换器的计算量很大，应该作为最后的手段使用。也可以考虑并行处理，但这超出了 Pandas 单进程 read_csv 函数的范围。

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