在导入时指定dtype选项或将low_memory设置为False
我使用以下代码：
df = pd.read_csv('/Python Test/AcquirerRussell3000.csv')
我有以下类型的数据：
18.07.2000 27.1875 0 08.08.2000 25.3125 0.1 05.09.2000 \
0 19.07.00 26.6250 -0.020690 09.08.00 25.2344 -0.003085 06.09.00
1 20.07.00 26.6250 0.000000 10.08.00 25.1406 -0.003717 07.09.00
2 21.07.00 25.6875 -0.035211 11.08.00 25.5781 0.017402 08.09.00
3 24.07.00 26.2500 0.021898 14.08.00 25.4375 -0.005497 11.09.00
4 25.07.00 26.6875 0.016667 15.08.00 25.5625 0.004914 12.09.00
我收到以下错误：
Pythone Test/untitled0.py:1: DtypeWarning: Columns (long list of numbers) have mixed types.
Specify dtype option on import or set low_memory=False.
所以每三列是一个日期，其余的是数字。我想没有单一的数据类型，因为日期是字符串，其余的是浮点数或整数？我有大约5000列或更多，大约400行。
我见过类似的问题，但不知道如何将其应用于我的数据。此外，我想在堆栈数据帧之后运行以下代码。
a = np.arange(len(df.columns))
df.columns = [a % 3, a // 3]
df = df.stack().reset_index(drop=True)
df.to_csv('AcquirerRussell3000stacked.csv', sep=',')
我应该使用什么 dtype？还是我应该将low_memory设置为 false？
共有2个答案
df=pd.read_csv（“/Python Test/acquisitor russell3000.csv”，engine='Python'）
或
df = pd.read_csv（'/Python Test/AcquirerRussell3000.csv'， low_memory=False）
帮我搞定了。
这就从这里解决了我的问题
dashboard_df = pd.read_csv(p_file, sep=',', error_bad_lines=False, index_col=False, dtype='unicode')
有人能给我解释一下这个答案吗？
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