DtypeWarning: Columns (0,2) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False. threads = [executor.submit(MyThread(df).run) for df in df_iterator] Error: DataFrame.apply() missing 1 required positional argument: 'func'
时间: 2023-12-14 17:39:17 浏览: 244
这个错误可能是由于你的数据框中的列具有不同的数据类型。可以尝试指定数据类型,或者在导入时使用`low_memory=False`参数来解决此问题。
例如,可以使用`astype()`方法将数据类型转换为指定的类型。
```
df['column_name'] = df['column_name'].astype('data_type')
```
在导入时,可以使用以下代码:
```
pd.read_csv('file.csv', low_memory=False)
```
如果您使用的是apply()函数,请确保传递了一个函数作为参数,例如:
```
df.apply(lambda x: my_function(x['column_name']), axis=1)
```
相关问题
DtypeWarning: Columns (0,2) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False
这个警告是因为在读取CSV文件时,Pandas无法确定某些列的数据类型,因此会将其默认为通用类型(object)。这可能会导致一些数据类型的错误,例如将字符串解释为数值类型,从而引发错误。
要解决这个问题,您可以在读取CSV文件的时候指定列的数据类型,例如:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'column_name_1': str, 'column_name_2': int})
```
其中,`data.csv`是您的CSV文件名,`dtype`是一个字典,键为列名,值为该列的数据类型。在上面的例子中,您需要将`column_name_1`列指定为字符串类型,将`column_name_2`列指定为整数类型。您可以根据自己的需求指定不同的列和数据类型。
另外,如果您读取的CSV文件非常大,可能会导致内存不足的问题。您可以设置`low_memory=False`参数来解决这个问题,但这可能会导致读取速度变慢。
DtypeWarning: Columns (71) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
这个警告是因为你的数据中存在不同类型的数据,而 pandas 默认会将每列数据都转换成相同的数据类型。你可以通过在读取数据时设置 `dtype` 参数来指定每列的数据类型,或者在读取数据时设置 `low_memory=False` 参数来告诉 pandas 不要尝试推断每列的数据类型。例如:
```
import pandas as pd
# 指定每列数据类型
dtype = {'column_name': 'data_type'}
df = pd.read_csv('data.csv', dtype=dtype)
# 或者禁用内存优化
df = pd.read_csv('data.csv', low_memory=False)
```
请注意,禁用内存优化可能会导致内存占用过高,因此建议在内存足够的情况下使用指定数据类型的方法。
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