为什么在使用 Pandas `read_csv` 时应避免使用 `low_memory` 选项并显式定义 Dtypes？

Pandas read_csv：low_memory 和 dtype 选项的探索

使用 pandas 导入 CSV 文件时，用户可能会遇到有关特定列中混合数据类型的错误，提示建议指定 dtype 选项或将 low_memory 设置为 False。要深入研究这个问题，我们必须了解这两个参数的重要性。

Low_Memory 选项：一个已弃用的谜题

low_memory 选项旨在在数据摄取期间节省内存，但不再建议使用使用，因为它没有实际目的。原因是猜测数据集中每一列的数据类型会占用大量内存。 Pandas 尝试通过检查每列的数据来确定适当的数据类型。然而，这个过程需要读取整个文件才能分配正确的数据类型，这对于较大的数据集来说可能效率低下。

数据类型猜测：一个警示故事

默认情况下，Pandas 推断读取整个文件后每列的 dtype。这种方法在处理包含混合数据的列时带来了挑战，在处理所有值之前无法确定数据类型。例如，标记为“user_id”的列可能仅由数值组成，但在读取整个列之前不能分配 int 数据类型。这是因为 Pandas 无法假设所有值都是数字，而不冒着在稍后阶段必须更改数据类型的风险。

指定数据类型：谨慎的方法

避免以下限制dtype 猜测，必须使用 dtype 参数显式指定每列的 dtype。这种方法消除了 Pandas 分析整个文件并立即根据指定类型分配适当的 dtype 的需要。

考虑一个 CSV 文件的示例，其中名为“user_id”的列仅包含数值。通过将“dtype={'user_id': int}”添加到 pd.read_csv() 调用中，Pandas 将从导入过程开始时将该列识别为整数。

Dtype 选项：强大的军械库

Pandas 支持全面的数据类型，包括 numpy 数据类型（例如 float、int、bool）和 Pandas 特定类型（例如“category”、“Sparse”）。 Pandas 中可用的 dtype 的完整列表可以在 dtype 参考中找到：Pandas dtype 参考

注意事项和注意事项

将 dtype 设置为“object”将抑制混合数据类型警告，但不会提高记忆效率。将 dtype 设置为“unicode”是无效的，因为 Numpy 将 unicode 表示为“对象”。

利用转换器可以帮助处理不合格的数据，例如指定为整数的列中的字符串值。然而，转换器的计算成本可能很高，应谨慎使用。

结论

虽然不再推荐使用 low_memory 选项，但指定适当的数据类型对于高效、准确的数据处理至关重要。通过避免数据类型猜测并预先定义正确的数据类型，用户可以优化内存利用率并提高 Pandas 代码的性能。

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