Pandas read_csv에서 'DtypeWarning'을 방지하고 데이터 처리 효율성을 향상하려면 어떻게 해야 합니까?

Pandas read_csv: low_memory 및 dtype 옵션

Pandas의 read_csv 함수를 사용할 때 "DtypeWarning: Columns( 4,5,7,16)에는 혼합 유형이 있습니다. 가져오기 시 dtype 옵션을 지정하거나 low_memory=False로 설정하세요. 오류. low_memory 옵션과 dtype 사이의 관계를 이해하면 이 문제를 해결하고 데이터 처리를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

low_memory 지원 중단

low_memory 옵션은 지원 중단됨으로 표시됩니다. Pandas에서는 효율성 향상에 실질적인 이점을 제공하지 않습니다. 각 열의 dtypes를 추측하는 것은 low_memory 설정과 관계없이 발생하는 메모리 집약적 프로세스입니다.

dtypes 지정

low_memory를 사용하는 대신 명시적으로 다음을 수행하는 것이 좋습니다. 각 열에 대한 dtype을 지정합니다. 이를 통해 Pandas는 추측을 피하고 나중에 데이터 유형 오류의 위험을 최소화할 수 있습니다. 예를 들어 dtype={'user_id':int}는 user_id 열이 정수 데이터로 처리되도록 합니다.

Dtype 추측 및 메모리 문제

추측 Pandas는 적절한 유형을 결정하기 전에 전체 데이터 파일을 분석하기 때문에 dtypes는 메모리를 소비합니다. 대규모 데이터 세트의 경우 이 분석에는 메모리 리소스가 필요할 수 있습니다. dtypes를 명시적으로 지정하면 이러한 오버헤드가 제거됩니다.

데이터 오류의 예

dtype을 정의하면 데이터 불일치를 방지할 수 있습니다. 파일에 정수로 구성된 user_id 열이 포함되어 있지만 마지막 줄에 "foobar"라는 텍스트가 있다고 가정합니다. dtype이 int로 지정되면 데이터 로드가 실패하므로 dtype을 정확하게 지정하는 것이 중요합니다.

사용 가능한 dtypes

Pandas는 다양한 dtype을 제공합니다. , float, int, bool, timedelta64[ns], datetime64[ns], 'datetime64[ns, ](시간대 인식), 'category'(열거형), '기간[]'(특정 항목에 대한 앵커 포함) 기간), 'Sparse'(희소 데이터), 'Interval'(인덱싱용), Null 허용 정수(Int8-Int64) 및 'string'(.str 속성에 대한 액세스 제공).

dtype=object를 설정하면 경고가 표시되지 않지만 메모리 효율성은 향상되지 않습니다. 또한 유니코드는 numpy에서 객체로 표시되므로 dtype=unicode 설정은 효과가 없습니다.

low_memory

변환기를 사용하여 numpy에서 객체로 표현할 수 없는 데이터를 처리할 수 있습니다. 지정된 dtype에 맞지 않습니다. 그러나 변환기는 계산량이 많기 때문에 최후의 수단으로 사용해야 합니다. 병렬 처리도 고려할 수 있지만 이는 Pandas의 단일 프로세스 read_csv 기능 범위를 벗어납니다.

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