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。
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,...
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, ...
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',...
# 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']=...
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False #导入数据集,看看数据的形式 path1='datas/household_power_consumption_1000.txt' df = pd.read_csv(path1, sep=';', low_memory=False)#没有混合类型的时候可以通过low_memory=F调用更多内存,加快效率) ...
low_memory=True,n_jobs=-1,set_op_mix_ratio=1.0,local_connectivity=1.0,repulsion_strength=1.0,negative_sample_rate=5,transform_queue_size=4.0,a=None,b=None,random_state=None,angular_rp_forest=False,target_n_neighbors=-1,target_metric='categorical',target_metric_kwds=None,target_weight=0.5,...
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_...
importpandasimportpandasaspd read csv data movies=pd.read_csv('dataset/movies_metadata.csv',low_memory=False)check shapeof data movies.shape 上图展示了读取到 45466 条电影元数据。每条电影数据中包含 24 列。使用以下命令查看所有列的信息: 代码语言:javascript ...
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。