warning D9035 : option 'Wp64' has been deprecated and will be removed in a future

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本文介绍在Visual Studio 2008中遇到的关于 wp64 编译选项的警告，并提供了相应的解决方法。由于VS2008不再建议使用此选项来检测64位兼容性问题，可以通过调整项目的属性设置来消除警告。
开始用visual studio.NET 2008，但将vs2005的程序转到2008上，出现了如下warning： 
Warning 1 Command line warning D9035 : option 'Wp64' has been deprecated and will be removed in a future release cl 
原因： 
vs2008不再建议使用/wp64检测64兼容问题，因为可以直接在32位OS上交叉编译为64位代码（vs2005也可以）。vs2008建议直接使用该方法检测64位兼容性问题。该选项被设置为“不推荐”有个原因是它会导致某些template库发生许多无效的warning。 

解决办法： 
右键项目名称，选择Properties，c/c++ Detect 64 bit Portability Issues设为No。 

本文引用地址：http://www.sciencenet.cn/blog/user_content.aspx?id=46310 

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FutureWarning: The squeeze argument has been deprecated and will be removed in a future version. Append .squeeze("columns") to the call to squeeze.
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04-16
<think>好的，用户遇到了关于pandas的FutureWarning，具体是关于squeeze参数的弃用问题。我需要帮他理解这个问题，并提供解决方案。 首先，我需要回忆squeeze参数的作用。根据引用[2]，当读取Excel文件时，如果usecols只选一列且squeeze=True，返回的是Series而不是DataFrame。但现在这个参数被弃用了，所以用户需要调整代码以适应未来的版本。 接下来，用户需要知道替代方法。根据警告信息，应该用pd.read_excel(...).squeeze()代替squeeze参数。例如，原来的代码可能类似pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[1], squeeze=True)，现在应改为pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[1]).squeeze()。这样在pandas的未来版本中就不会有警告了。 另外，用户可能需要了解squeeze()方法的具体用法。比如，当DataFrame只有一列时，squeeze()会将其转换为Series，这对于后续处理可能更方便。同时，还要注意当squeeze()应用在多列DataFrame上时，不会改变结构，所以需要确保使用条件正确。 还需要提醒用户检查现有代码中所有使用squeeze参数的地方，替换成方法调用。例如，在read_csv或read_excel中移除squeeze=True，并在读取后链式调用.squeeze()。这样既保持功能，又避免警告。 最后，确保用户明白这个变更的原因和影响。比如，pandas为了保持API的一致性，将参数迁移到方法，这可能使代码更清晰。用户需要测试替换后的代码，确保在旧版和新版pandas中都能正常运行，或者逐步迁移到新方法。</think>### 解决方案：处理`FutureWarning: squeeze argument deprecated`警告 当使用`pandas`的`read_csv`或`read_excel`等函数时，如果指定`squeeze=True`参数，会在未来版本的`pandas`中触发警告。这是因为`squeeze`参数已被标记为弃用，需改用更规范的替代方法。 #### 步骤说明 1. **理解`squeeze`参数的作用** `squeeze=True`用于在读取单列数据时，将`DataFrame`自动转换为`Series`对象。例如： ```python # 旧代码（会触发警告） df = pd.read_excel("data.xlsx", usecols=[0], squeeze=True) ``` 当`usecols`仅选择一列且`squeeze=True`时，返回类型为`Series`[^2]。 2. **替换为新的实现方式** `pandas`建议通过显式调用`.squeeze()`方法实现相同功能： ```python # 新代码（推荐） df = pd.read_excel("data.xlsx", usecols=[0]).squeeze() ``` 此方法直接对读取后的`DataFrame`调用`.squeeze()`，将其压缩为`Series`（若仅有一列）。 3. **验证类型一致性** 通过检查返回类型确保功能正常： ```python print(type(df)) # 输出应为 <class 'pandas.core.series.Series'> ``` 4. **处理多列数据的情况** 如果读取多列数据（即使实际只有一列），`.squeeze()`不会生效，此时需结合`filter`或列选择： ```python df = pd.read_excel("data.xlsx", usecols=[0,1]).filter(items=[0]).squeeze() ``` #### 兼容性建议 - **同时支持新旧版本**： 可在代码中添加条件判断： ```python if pd.__version__ < '2.0.0': df = pd.read_excel("data.xlsx", usecols=[0], squeeze=True) else: df = pd.read_excel("data.xlsx", usecols=[0]).squeeze() ``` - **更新相关逻辑**： 检查所有依赖`squeeze=True`的代码段，确保替换后不影响后续操作（如`Series`特有的方法）。 ---
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