✓ 已被采纳 已弃用的 low_memory 选项 low_memory 选项没有被正确弃用,但它应该被弃用,因为它实际上并没有做任何不同的事情[ 来源] 你得到这个 low_memory 警告的原因是因为猜测每一列的 dtypes 对内存的要求很高。 Pandas 试图通过分析每列中的数据来确定要设置的 dtype。 Dtype猜测(非常糟糕) Pandas 只能...
LowMemory TheIDEisrunninglowonmemoryandthismightaffectperformance.Pleaseconsiderincreasingavailableheap. 1. 2. 3. 翻译如下: 内存不足 IDE内存不足,这可能会影响性能。请考虑增加可用堆。 解决方案 1、直接配置 点击上图中的蓝色configure,然后修改堆大小即可。 2、通过配置修改 【1】点击help,选择find action ...
print(f'{hint} memory used: {memory} MB') def func(): show_memory_info('initial') a = [i for i in range(10000000)] show_memory_info('after a created') func() show_memory_info('finished') """ 运行结果: initial memory used: 8.32421875 MB after a created memory used: 396.21484375...
low_memory 默认就是True,如果不小心改成了False,chunksize参数不生效。
3) low_memory:分块加载到内存,在低内存消耗解析,可能出现类型混淆。为避免类型混淆,需设置False,或者使用dtype参数指定类型。 4) memory_map: 如果使用文件在内存内,直接map文件使用.使用这种方式可以避免文件再次IO操作 5) parse_dates: boolean.True -> 解析索引 ...
(n_neighbors=20,n_components=n_component,metric='cosine',metric_kwds=None,output_metric='euclidean',output_metric_kwds=None,n_epochs=iterations,learning_rate=1.0,init='spectral',min_dist=0.1,spread=1.0,low_memory=True,n_jobs=-1,set_op_mix_ratio=1.0,local_connectivity=1.0,repulsion_strength=...
这个不是报错，只是警告而已。因为你的输入数据列有混合类型，而PANDAS默认要找到可以使所占用空间最小的类型来储存你的数据。low_memory设置为false之后，pandas就不进行寻找，直接采用较大的数据类型来储存。
names=["名称","性别","签名","视频数量","粉丝数","播放数","点赞数","总充电人数","月充电人数","生日","category1","category2","tags"]df=pd.read_csv("b站up主粉丝量top10万.csv",usecols=[2,3,5]+list(range(9,16))+[22,23,24],header=0,names=names,low_memory=False)df.drop_...
low_memory=True, buffer_lines=None, warn_bad_lines=True, error_bad_lines=True, keep_default_na=True, thousands=None, comment=None, decimal='.', parse_dates=False, keep_date_col=False, dayfirst=False, date_parser=None, memory_map=False, float_precision=None, nrows=None, iterator=False,...
quotechar='"', quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, encoding_errors='strict', dialect=None,error_bad_lines=None, warn_bad_lines=None, on_bad_lines=None, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False,float_precision=None, storage_options=...