如何使用 Pandas read_csv() 的 low_memory 和 dtype 选项修复混合数据类型错误？

如何借助 Pandas read_csv() 的 low_memory 和 dtype 选项解决混合数据类型错误

简介

当你使用 Pandas read_csv() 函数读取 CSV 文件时，你可能会遇到混合数据类型错误，这会让你头疼不已。这是因为 CSV 文件可能包含不同类型的数据（例如数字和字符串），而 Pandas 无法自动推断正确的数据类型。解决此问题的方法有两种：使用 dtype 选项或 low_memory 选项。

dtype 选项

dtype 选项让你能够指定每列的数据类型。例如，你可以将前两列指定为数字类型，第三列指定为字符串类型：

df = pd.read_csv('somefile.csv', dtype={'col1': 'int', 'col2': 'float', 'col3': 'str'})

通过指定 dtype 选项，你可以确保 Pandas 正确读取数据，并避免出现混合数据类型错误。

low_memory 选项

low_memory 选项控制 Pandas 读取文件的方式。默认情况下，low_memory 设置为 True，这意味着 Pandas 使用内存映射的方式读取文件。这种方式可以节省内存，但它也可能导致混合数据类型错误。

当 low_memory 设置为 False 时，Pandas 会将整个文件加载到内存中。这种方式可以避免混合数据类型错误，但它也需要更多的内存。

为什么 low_memory 会导致混合数据类型错误？

当你设置 low_memory 为 True 时，Pandas 会使用内存映射的方式读取文件。这意味着它不会立即加载整个文件，而是根据需要逐行加载数据。

在逐行加载数据时，Pandas 无法推断出每列的数据类型。因此，它会默认将所有列的数据类型设置为对象类型。如果某些列实际包含数字数据，则会导致混合数据类型错误。

何时使用 low_memory=False？

以下情况建议你将 low_memory 设置为 False：

• CSV 文件很大，可能无法容纳在内存中。
• CSV 文件包含混合数据类型，并且你希望 Pandas 正确读取数据。

示例

以下代码演示了如何使用 dtype 和 low_memory 选项解决混合数据类型错误：

# 使用 dtype 选项指定每列的数据类型
df = pd.read_csv('somefile.csv', dtype={'col1': 'int', 'col2': 'float', 'col3': 'str'})

# 如果 CSV 文件很大，则可以使用 low_memory=False 选项
df = pd.read_csv('somefile.csv', low_memory=False)

常见问题解答

• 问：我该如何确定 CSV 文件是否包含混合数据类型？

  • 答： 你可以使用 Pandas read_csv() 函数中的 dtypes 属性来检查每列的数据类型。

• 问：除了 dtype 和 low_memory 选项之外，还有其他方法可以解决混合数据类型错误吗？

  • 答： 没有其他 Pandas 提供的选项可以解决此问题。但是，你可以使用 NumPy 的 genfromtxt 函数来读取 CSV 文件，它允许你指定每列的数据类型。

• 问：我应该始终将 low_memory 设置为 False 吗？

  • 答： 否，仅当 CSV 文件很大或包含混合数据类型时，才应将 low_memory 设置为 False。否则，使用 low_memory=True 可以节省内存。

• 问：如果我仍然收到混合数据类型错误，该怎么办？

  • 答： 检查 CSV 文件的格式是否正确。确保所有字段都分隔符相同，并且没有空行或额外的逗号。

• 问：read_csv() 函数中的其他选项可以帮助我解决问题吗？

  • 答： 是的，parse_dates 选项可用于解析日期列，converters 选项可用于自定义列转换。