如何避免Pandas read_csv中的「DtypeWarning」並提高資料處理效率？

Pandas read_csv: low_memory 和dtype 選項

使用Pandas 的read_csv 函數時，經常會遇到「DtypeWarning: Columns ( Pandas, 5,7,16) 具有混合類型。了解 low_memory 選項和 dtype 之間的關係有助於解決此問題並改善資料處理。

低記憶體的棄用

low_memory 選項被標記為已棄用在 Pandas 中，因為它在提高效率方面沒有提供實際的好處。猜測每列的 dtypes 是一個記憶體密集型過程，無論 low_memory 設定如何，都會發生。

指定 dtypes

建議不要使用 low_memory，而是明確使用指定每列的資料類型。這使得 Pandas 能夠避免猜測並最大限度地減少以後出現資料類型錯誤的風險。例如，dtype={'user_id':int} 將確保 user_id 欄位被視為整數資料。

Dtype 猜測和內存問題

猜測dtypes 會消耗內存，因為 Pandas 在確定適當的類型之前會分析整個數據文件。對於大型資料集，這種分析可能對記憶體資源要求很高。明確指定資料類型可以消除這種開銷。

資料失敗範例

定義資料型別可以避免資料差異。假設一個檔案包含一個由整數組成的 user_id 列，但最後一行包含文字「foobar」。如果指定 int 的資料類型，則資料載入將會失敗，這凸顯了準確指定資料類型的重要性。

可用的資料型別

Pandas 提供了一系列資料類型，包括float、int、bool、timedelta64[ns]、datetime64[ns]、'datetime64 [ns, ]（時區感知）、'category'（枚舉）、'period[]'（錨定到特定的時間段）、「Sparse」（稀疏資料）、「網路」（用於索引)、可為null 的整數(Int8-Int64) 和「string」（提供對.str 屬性的存取）。

;避免陷阱

雖然設定 dtype=object 會抑制警告，但它不會提高記憶體效率。此外，設定 dtype=unicode 無效，因為 unicode 在 numpy 中表示為物件。

low_memory

​​>的替代品

轉換器可用於處理不支援的資料t 適合指定的資料類型。然而，轉換器的計算量很大，應該作為最後的手段。也可以考慮並行處理，但這超出了 Pandas 單一進程 read_csv 函數的範圍。

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