Wie kann ich die „DtypeWarning' in Pandas read_csv vermeiden und die Effizienz der Datenverarbeitung verbessern?

Pandas read_csv: low_memory- und dtype-Optionen

Bei Verwendung der read_csv-Funktion von Pandas kommt es häufig zu einer „DtypeWarning: Columns ( 4,5,7,16) haben gemischte Typen. Geben Sie beim Import die Option dtype an oder setzen Sie low_memory=False. Fehler. Das Verständnis der Beziehung zwischen der Option „low_memory“ und dtype kann dabei helfen, dieses Problem zu lösen und die Datenverarbeitung zu verbessern.

Die veraltete Option „low_memory“

Die Option „low_memory“ ist als veraltet markiert in Pandas, da es keine tatsächlichen Vorteile bei der Verbesserung der Effizienz bietet. Das Erraten von dtypes für jede Spalte ist ein speicherintensiver Prozess, der unabhängig von der low_memory-Einstellung stattfindet.

Dtypes angeben

Anstatt low_memory zu verwenden, wird empfohlen, dies explizit zu tun Geben Sie die dtypes für jede Spalte an. Dadurch kann Pandas Vermutungen vermeiden und das Risiko späterer Datentypfehler minimieren. Beispielsweise würde dtype={'user_id':int} sicherstellen, dass die Spalte „user_id“ als ganzzahlige Daten behandelt wird.

Dtype-Erraten und Speicherbedenken

Erraten dtypes verbraucht Speicher, da Pandas die gesamte Datendatei analysiert, bevor die geeigneten Typen ermittelt werden. Bei großen Datensätzen kann diese Analyse die Speicherressourcen beanspruchen. Durch die explizite Angabe von D-Typen entfällt dieser Mehraufwand.

Beispiele für Datenfehler

Durch die Definition von D-Typen können Datendiskrepanzen vermieden werden. Angenommen, eine Datei enthält eine Spalte „user_id“, die aus Ganzzahlen besteht, aber eine letzte Zeile mit dem Text „foobar“. Wenn ein int-D-Typ angegeben wird, schlägt das Laden der Daten fehl, was die Wichtigkeit der genauen Angabe von D-Typen unterstreicht.

Verfügbare D-Typen

Pandas bietet eine Reihe von D-Typen an , einschließlich float, int, bool, timedelta64[ns], datetime64[ns], 'datetime64[ns, ] (zeitzonenbewusst), 'category' (Aufzählungen), 'period[]' (Anker für bestimmte Zeiträume), „Sparse“ (sparse Daten), „Interval“ (für die Indizierung) und nullfähige Ganzzahlen (Int8-Int64) und „string“ (ermöglicht Zugriff auf das .str-Attribut).

Während das Setzen von dtype=object die Warnung unterdrückt, verbessert es nicht die Speichereffizienz. Darüber hinaus ist die Einstellung dtype=unicode wirkungslos, da Unicode als Objekt in Numpy dargestellt wird.

Alternativen zu low_memory

Konverter können verwendet werden, um Daten zu verarbeiten, die nicht verfügbar sind. Passt nicht zum angegebenen dtype. Allerdings sind Konverter rechenintensiv und sollten als letztes Mittel eingesetzt werden. Eine parallele Verarbeitung kann ebenfalls in Betracht gezogen werden, aber das würde den Rahmen der Einzelprozess-Funktion read_csv von Pandas sprengen.

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