Pandas read_csv : options low_memory et dtype

Lors de l'utilisation de pd.read_csv('somefile.csv'), vous pouvez rencontrer un DtypeWarning indiquant que les colonnes ont des types mixtes. La spécification de l'option dtype peut éviter cette erreur et améliorer les performances.

Comprendre l'option low_memory

L'option low_memory obsolète n'affecte pas réellement le comportement. Cependant, cela est lié à l'option dtype car deviner les types de données pour chaque colonne peut être gourmand en mémoire.

Protection contre les incompatibilités de données

Si la dernière ligne de votre fichier contient des données inattendues, la spécification de types peut entraîner l'échec du processus de chargement. Par exemple, si une colonne spécifiée comme entier contient une valeur de chaîne telle que "foobar", le chargement sera interrompu.

Spécification des types

Pour éviter de telles erreurs, explicitement spécifiez les types lors de la lecture du fichier CSV. L'utilisation de l'option dtype attribue le type de données correct à chaque colonne, permettant une analyse efficace et réduisant la consommation de mémoire.

Dtypes disponibles

Pandas prend en charge divers dtypes, notamment :

Types Numpy : float, int, bool, timedelta64[ns], datetime64[ns]
Extensions Pandas :
- datetime64[ns, ] (horodatage prenant en compte le fuseau horaire)
- catégorie (énumération)
- période[] (heure période)
- Sparse (données avec des trous)
- Intervalle (indexation)
- entiers nullables (Int8, Int16, Int32, Int64, UInt8, UInt16, UInt32, UInt64)
- chaîne (pour chaîne opérations)
- booléen (bool nullable)

Gotchas

Paramètre dtype=object fait taire l'avertissement mais n'améliore pas l'efficacité de la mémoire.
Paramètre dtype=unicode n'a aucun effet puisque numpy représente l'unicode comme objet.
Les convertisseurs peuvent être utilisés pour gérer des données inattendues, mais ils sont inefficaces en raison de la nature à processus unique de Pandas.

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