大熊猫read_csv混合dtype失败[重复]
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=False。HMG 1 = pd.read_csv("/home/fatih/i̇ndirilenler/sample1-1.csv”)
共有1个答案
只需强制您的数据类型：
pd.read_csv(path_to_file, dtype=str)
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我正在读取一个包含多个datetime列的csv文件。我需要在读取文件时设置数据类型，但datetimes似乎是个问题。例如： 运行时出现错误： 不理解数据类型"datetime" 通过pandas在事实之后转换列。to_datetime（）不是一个选项，我不知道哪些列将成为datetime对象。这些信息可以更改，并且来自于通知我的数据类型列表的任何信息。 或者，我尝试用numpy.genfrom
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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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问题内容： 我将Python 3.4与IPython结合使用，并具有以下代码。我无法从给定的URL读取csv文件： 我有以下错误 “预期的文件路径名或类似文件的对象，得到了类型” 我怎样才能解决这个问题？ 问题答案： 更新资料 现在，您可以从熊猫直接传递URL。 正如错误所暗示的，需要一个类似文件的对象作为第一个参数。 如果要从字符串读取csv，可以使用（Python 3.x）或（Python 2
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我试图在pandas中使用从FTP服务器读取压缩文件。zip文件只包含一个文件，这是必需的。 这是我的密码： 我得到这个错误： 我在pandas 18.1和19.0中都遇到了这个错误。我是否遗漏了什么，或者这可能是一个错误？
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...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？
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问题内容： 我正在使用Pandas读取一堆CSV。将选项json传递给dtype参数，以告诉pandas将哪些列读取为字符串而不是默认值： 在我的场景中，除少数特定列外， 所有 列均应读取为字符串。因此，与其将几列定义为str in ，不如将我选择的几列设置为int或float。有没有办法做到这一点？ 这是循环遍历具有不同列的各种CSV的循环，因此在将整个csv读取为字符串（）后进行直接列转换将不