Wie gehe ich mit der Dtype-Warnung von Pandas um: Low_Memory- und Dtype-Optionen?

Beheben der Dtype-Warnung von Pandas mit Low_Memory- und Dtype-Optionen

Beim Laden einer CSV-Datei mit Pandas mithilfe von pd.read_csv('somefile.csv') kann Folgendes auftreten: eine Warnung:

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

Low_Memory: A Veraltet Konzept

Die Option low_memory ist veraltet und hat keine funktionalen Auswirkungen. Sein Zweck bestand darin, die Speichernutzung beim Parsen von Dateien zu reduzieren, indem Typrückschlüsse verhindert wurden. Allerdings macht es jetzt nichts anderes.

Warum Low_Memory=False helfen kann?

Die Warnung wird angezeigt, weil das Erraten von D-Typen für jede Spalte ressourcenintensiv ist. Pandas ermittelt Dtypes durch Analyse der gesamten Datei. Ohne die explizite Definition von D-Typen kann die Analyse erst gestartet werden, wenn die vollständige Datei gelesen wurde.

Warum die Definition von D-Typen so wichtig ist

Die Angabe von D-Typen (z. B. dtype={'user_id': int}) informiert Pandas über die erwarteten Datentypen, sodass sofort mit dem Parsen begonnen werden kann.

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

Definieren Dtypes können Fehler vermeiden, wenn auf ungültige Datentypen gestoßen wird (z. B. „foobar“ in einer Integer-Spalte).

Pandas Dtypes verstehen

Pandas unterstützt verschiedene Dtypes, darunter:

• Numpy-D-Typen: float, int, bool, timedelta64[ns], datetime64[ns]

• Pandas-spezifisch:

  • datetime64[ns, ]: Zeitzonenbezogener Zeitstempel
  • Kategorie: Enum dargestellt durch ganze Zahlen
  • period[]: Zeit Perioden
  • Sparse[int], Sparse[float]: Daten mit fehlenden Werten
  • Intervall: Indizierung
  • Nullable-Ganzzahlen: Int8, Int16, Int32, Int64, UInt8, UInt16 , UInt32, UInt64
  • Zeichenfolge: Zugriff auf das .str-Attribut
  • boolean: Unterstützt fehlende Daten

Vorsichtsmaßnahmen

• Das Festlegen von dtype=object unterdrückt die Warnung, tut dies jedoch nicht Verbessert nicht die Speichereffizienz.
• Das Festlegen von dtype=unicode ist wirkungslos, da Numpy Unicode als darstellt Objekt.

Alternative: Konverter verwenden

Um Konverter zu verwenden, um potenziell ungültige Daten zu verarbeiten (z. B. „foobar“ in einer Ganzzahlspalte). Allerdings sind Konverter langsam und ineffizient, also verwenden Sie sie mit Vorsicht.

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