pandas.read_csv 是pandas 库中用于读取 CSV 文件的主要函数之一。这个函数有许多参数,其中 low_memory 参数用于控制内存使用方式。 1. low_memory 参数的作用 low_memory 参数是一个布尔值,默认为 True。 当low_memory=True 时,pandas 会在读取大型 CSV 文件时尝试分块加载数据到内存中,以减少内存使用。这种方...
我想补充一点,在 pandas 中使用转换器确实很重且效率低下,应该作为最后的手段使用。这是因为 read_csv 进程是单个进程。 CSV 文件可以逐行处理,因此可以通过简单地将文件分成段并运行多个进程来更有效地由多个转换器并行处理,这是 pandas 不支持的。但这是一个不同的故事。 原文由 firelynx 发布,翻译遵循 CC BY...
以下是read_csv完整的参数列表: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pandas.read_csv(filepath_or_buffer,sep=NoDefault.no_default,delimiter=None,header='infer',names=NoDefault.no_default,index_col=None,usecols=None,squeeze=None,prefix=NoDefault.no_default,mangle_dupe_cols=True,dtype...
DtypeWarning: Columns (2) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False 意思是第二列出现类型混乱,原因如下 pandas读取csv文件默认是按块读取的,即不一次性全部读取; 另外pandas对数据的类型是完全靠猜的,所以pandas每读取一块数据就对csv字段的数据类型进行猜一次,所以有可能pandas...
导读:pandas.read_csv接口用于读取CSV格式的数据文件,由于CSV文件使用非常频繁,功能强大,参数众多,因此在这里专门做详细介绍。 作者:李庆辉 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) 01 语法 基本语法如下,pd为导入Pandas模块的别名: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
pd.read_csv("girl.csv") 由于指定的分隔符 和 csv文件采用的分隔符 不一致,因此多个列之间没有分开,而是连在一起了。 所以,我们需要将分隔符设置成"\t"才可以。 pd.read_csv('girl.csv', sep='\t') delimiter 分隔符的另一个名字,与 sep 功能相似。
pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True,names=["编号","姓名","地址","日期"]) 可以看到,names适用于没有表头的情况,指定names没有指定header,那么header相当于None。 一般来说,读取文件的时候会有一个表头,一般默认是第一行,但是有的文件中是没有表头的,那么这个时候就可以通过names手动指定、或者生...
low_memory 这个看起来是和内存有关的,但更准确的说,其实它是和数据类型相关的。在解释这个原因之前,我们还要先从DataFrame的数据类型说起。 我们知道DataFrame的每一列都是有类型的,那么在读取csv的时候,pandas也是要根据数据来判断每一列的类型的。但pandas主要是靠"猜"的方法,因为在读取csv的时候是分块读取的,...
pandas.read_csv 是 Pandas 库中最常用的函数之一,用于读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame。它提供了多种参数来定制读取过程。本文主要介绍一下Pandas中pandas.read_csv方法的使用。 pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=...
用pandas读csv报错:have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False. 意思就是:列1,5,7,16…的数据类型不一样。 解决这个问题有两个方案: 1.设置read_csv的dtype参数,指定字段的数据类型 pd.read_csv(sio, dtype={“user_id”: int, “username”: object}) ...