我在pandas中有一个数据框,我试图找出其值的类型。我不确定column的类型是什么'Test'
。但是,当我跑步时myFrame['Test'].dtype
,我得到了;
dtype('O')
这是什么意思?
它的意思是:
'O' (Python) objects
来源。
第一个字符指定数据的类型,其余字符指定每个项目的字节数,Unicode除外,Unicode将其解释为字符数。项目大小必须与现有类型相对应,否则将引发错误。支持的类型为现有类型,否则将引发错误。支持的种类有:
'b' boolean
'i' (signed) integer
'u' unsigned integer
'f' floating-point
'c' complex-floating point
'O' (Python) objects
'S', 'a' (byte-)string
'U' Unicode
'V' raw data (void)
...给出一个错误: .../site-packages/pandas/io/parsers . py:1130:dtype warning:列(4,5,7,16)具有混合类型。请在导入时指定dtype选项,或者设置low_memory=False。 为什么选项与相关,为什么可能有帮助?
问题内容: 打电话时 我得到: /Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site- packages/pandas/io/parsers.py:1130:DtypeWarning:列(4,5,7,16)具有混合类型。在导入时指定dtype选项,或将low_memory = False设置为false。 为什么选项与关联,为什么使它有助于解决此问题?
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有人能给我指一个链接或解释熊猫索引的好处吗?我经常处理表,并根据列将它们连接起来,而这个连接/合并过程似乎无论如何都要对事物重新编制索引,所以考虑到我认为我不需要这样做,应用索引标准有点麻烦。 关于索引的最佳实践有什么想法吗?
我有一个63 MB的csv文件和患者的血液测试。我无法获得DataFrame。它说: 类型警告:列(5,12,20,21,22,23,24,25,26,30,32,35,36,37,38,39,40,41,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64请在导入时指定dtype选项,或者设置low_memory=Fa