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。
escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, delim_whitespace=False,low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None)[source] 我们再介绍一个不用改的参数: low_memory : bool, default True Internally process the file in chunks, ...
而一旦设置low_memory=False,那么pandas在读取csv的时候就不分块读了,而是直接将文件全部读取到内存里面,这样只需要对整体进行一次判断,就能得到每一列的类型。但是这种方式也有缺陷,一旦csv过大,就会内存溢出。 不过从数据库读取就不用担心了,因为数据库是规定了每一列的类型的。如果是从数据库读取得到的DataFrame,...
n_samples=80, random_state=10) # Instanciate a PCA object for the sake of easy visualisation pca = PCA(n_components=2) # Fit and transform x to visualise inside a 2D feature space X_vis = pca.fit_transform(X) # Apply regular SMOTE kind = ['regular', 'borderline1', 'borderline2',...
(Only valid with C parser). 1. 2. 3. 4. 5. low_memory 默认就是True,如果不小心改成了False,chunksize参数不生效。 1. 大多数人都以为是才智成就了科学家,他们错了,是品格。---爱因斯坦
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 其参数含义如下: keys 表示要设置为索引的列名(如有多个应放在一个列表里)。 drop 表示将设置为索引的列删除,默认为 True。 append 表示是否将新的索引追加到原索引后(即是否保留原索引),默认为 False。
# nation_position, club_position, player_positionsdf=pd.read_csv('players_22.csv',low_memory=False)# 选择需要用的列df=df[['short_name','age','nationality_name','overall','potential','club_name','value_eur','wage_eur','player_positions']]# 只选择一个positiondf['player_positions']=...
importpandasaspdchunksize=100000# 每块数据的大小reader=pd.read_csv('test.csv',iterator=True,low_memory=False)loop=Truewhileloop:try:chunk=reader.get_chunk(chunksize)print(chunk)# do_something(chunk)exceptStopIteration:loop=Falseprint("Iteration is stopped") ...
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_...
data=pd.read_table('C:/Users/17031877/Desktop/supermarket_second_man_clothes_train.txt',low_memory=False)#简单的预处理 test_date=pd.concat([data['label'],data.iloc[:,7:10]],axis=1)test_date=test_date.dropna(how='any') 数据大致如下: ...