`low_memory=False` 和 `dtype` 如何提高 Pandas `read_csv` 的内存效率？

Pandas read_csv：探索 low_memory 和 dtype 选项

使用 read_csv 函数从 CSV 文件加载数据时，您可能会遇到突出显示混合数据类型的错误某些列。此错误消息通常包括指定 dtype 选项或禁用 low_memory 参数的建议。

了解 low_memory

与它的名称相反，low_memory 选项并不会真正影响内存使用。相反，其目的是根据数据的初始分析来估计每列的合适数据类型。然而，这种方法由于效率低下而已被弃用。

为什么 low_memory=False 有帮助

禁用 low_memory 会导致 Pandas 推迟猜测数据类型，直到读取整个文件。这种延迟减少了与预先分析每列相关的内存开销。通过使用 dtype 参数显式指定数据类型，Pandas 可以为每列分配适当的数据结构来优化内存分配，从而提高加载时间和内存效率。

指定 dtypes

指定数据类型(dtypes) 对于高效的数据处理至关重要。通过为每列定义预期的数据类型，Pandas 避免了昂贵的猜测类型过程，这可能会导致不必要的内存消耗和处理开销。

可用的数据类型

Pandas 提供了广泛的数据类型数据类型，包括：

• 数字类型（float、int、bool）
• 日期和时间类型（timedelta64[ns]、datetime64[ns]）
• 专用类型（category、period[]）
• 稀疏类型（Sparse、Sparse[int]、Sparse[float]）
• 用于索引的区间类型

注意事项

• 设置 dtype=object 会抑制数据类型警告，但不会提高内存效率。
• 设置 dtype=unicode 无效，因为 NumPy 将 unicode 视为对象。
• 使用转换器可以防止遇到无效数据值时出现错误，但转换器的计算成本很高，应谨慎使用。

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