我已经打开了csv文件(600mb)它非常大,所以我从以下几个方面减少了内存使用:它在Jupter Notebook中工作,并显示:我已经改变了类型:object ----> category,如下所示(例如,对象):for col in df_obj.columns:
num_unique_values = len(df_obj[col].u
我正在尝试用pandas的read_csv方法读取一个简单的空格分隔文件。然而,熊猫似乎并没有遵守我的dtype论点。也许我错误地指定了它?我已经将我对read_csv的有点复杂的调用提炼成了这个简单的测试用例。我实际上在我的“真实”场景中使用了converters参数,但为了简单起见,我删除了它。>>> x = pandas.read_csv('test.out', dtype={'a': numpy.float32}, del
熊猫的read_csv函数中是否有任何选项可以自动将object的每一项转换为str。\pandas\io\parsers.py:1159: DtypeWarning: Columns (6,635) have mixed types.Specify dtype option on import or set low_memory=False. data = self.reader.read(nrows)
是否存在这样一种方式:(i)警告被禁止打印,但是(ii)我可以从字符串中捕获警告消息,在这里我可以提取特定的列,例如在这种情况下的6
我在Mac上使用Pandas0.11。我尝试使用Pandasread_csv导入csv文件,文件中的一列是完整的时间戳,值如下:1374087067.3574641374087067.1582311374087067.074162 data = read_csv(fn, dtype={'fullts': float64, box, f