【pandas使用遇到的问题】 have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.

最新推荐文章于 2025-06-11 10:56:06 发布

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本文介绍了一个关于使用Pandas库从CSV文件中读取数据时遇到的 DtypeWarning 警告的问题及其解决方案。该警告提示某些列存在混合类型的数据，通过设置 low_memory 参数为 False 可以消除这一警告。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

question：

import pandas as pd
pd1 = pd.read_csv('D:/python34/program/wx_chat_single/qq_single.csv')

D:\python34\python.exe D:/python34/program/wx_chat_single/t1.py
sys:1: DtypeWarning: Columns (18) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.

Process finished with exit code 0

解决办法：

import pandas as pd
pd1 = pd.read_csv('D:/python34/program/wx_chat_single/qq_single.csv', low_memory=False)

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DtypeWarning: Columns (7) have mixed types.Specify dtype option on import or set low_memory=False.错误

01-03

3917

table_Summary=pd.read_csv("文件") 修改为 table_Summary=pd.read_csv("文件" ,low_memory=False)

pandas读取CSV文件时出现警告：Columns (2,3) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory

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xiaohutong1991的专栏

07-29

2万+

一、问题用pandas读csv时，通过某些条件进行清洗数据，但是总感觉清洗出来的数据不对，就又用Python自带的csv模块进行了一次清洗，结果发现两种方式清洗出来的数据结果不一致，并且在pandas读入数据时，出现如下数据类型warning D:\myCode\PythonTest\MachineLearning\venv\Scripts\python.exe D:/myCode/spark/spark_ML/data2New.py sys:1: DtypeWarning: Columns (2,

2 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

ComfyUI使用SUPIR报错：mixed dtype (CPU): expect parameter to have scalar type of Float

SPM101的博客

06-11

173

进行图像超分辨时，进行到调用SDXL绘图时报错。尝试在默认设置基础上进行以下设置，依旧报错。，重新启动ComfyUI解决。修改ComfyUI启动脚本。Windows便携版。

DtypeWarning: Columns (17) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.

GXQ的博客

12-29

1212

出现的问题是一列中出现了多个数据类型，会在读取文件时出现问题，默认情况下，读取文件时会自动匹配占用存储最少的数据类型，如果一列出现多个数据类型，那么可能会造成数据的损失。参考:https://blog.csdn.net/virus111222/article/details/128134560。我采用了第二种方法，就是在读csv的时候，在结尾加上low_memory=False解决了这个问题。low_memory的意思是低内存，读取文件时会自动匹配占用存储最少的数据类型。即在读取文件时制定列的数据类型。

解决Columns (49) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.

yigeng3663的博客

11-08

1万+

出现这个是因为，列49（从0开始算起），里面存在数据混合类型，此时不应设置 set low_memory=False，这样会导致数据丢失。而应该通过 dtype 格式来设置类型 train_df=pd.read_csv('train-flattened.csv',dtype={'fullVisitorId': 'str'})...

用pandas读csv报错：have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.

wj1298250240的博客

10-10

3572

用pandas读csv报错：have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False. 意思就是：列1,5,7,16…的数据类型不一样。解决这个问题有两个方案： 1.设置read_csv的dtype参数，指定字段的数据类型 pd.read_csv(sio, dtype={“user_id”: int, “us...

have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.

10-22

在数据分析或数据处理过程中，特别是在使用Python库如Pandas读取数据时，可能会遇到"have mixed types"这样的错误提示。这通常意味着你试图将不同类型的数据混合在一起，例如数值型、字符串和日期等。Pandas在默认...

DtypeWarning: Columns (3,5) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False. 这段话表示什么意思

03-26

Specify dtype option on import or set low_memory=False` 是使用 **Pandas 读取 CSV/Excel 等文件时常见的警告**，表示数据中的某些列（例如第 3、5 列）包含混合数据类型（如同时存在数字和字符串）。...

sys:1: DtypeWarning: Columns (3) have mixed types.Specify dtype option on import or set low_memory=False.

03-20

Specify dtype option on import or set low_memory=False` 警告，说明 **CSV文件第4列（索引从0开始）的数据类型不统一**。pandas在读取时会尝试自动推断数据类型，但当某列同时包含数值和字符串时，可能引发潜在...

DtypeWarning: Columns (27,28,29,30) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False. df = pd.read_csv(csv_path)

最新发布

06-21

当 Pandas 读取 CSV 文件时出现 `DtypeWarning: Columns have mixed types` 警告，表示某些列包含混合数据类型（如数字和字符串并存）。这会导致 Pandas 无法自动确定列的数据类型，进而影响内存使用和计算效率。...

pandas.read_csv参数详解

weixin_30487317的博客

12-03

1万+

pandas.read_csv参数整理读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数： filepath_or_buffer: str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.Lo...

DtypeWarning: Columns () have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.

quzim的博客

07-31

672

发现数据类型有object、float64，需要把object 转换成 float64,函数来把列转换为数值类型，如果转换失败，可以设置参数。使得失败的转换结果为NaN。

解决：Columns(6) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False

愿你远行千里，归来仍是少年

10-12

1万+

因为在列(6)里面存在数据混合类型，此时不应设置set low_memory=False，这样会导致数据丢失 1.dtype 格式来设置类型 train_df=pd.read_csv('train-flattened.csv',dtype={'DEVICE_ADDRESS': 'str'}) #其中DEVICE_ADDRESS为列(6)的名字另外也可设置low_memory的方法...

报错Columns have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False

优快云XXCQ的博客

07-16

1076

加上 low_memory=False。

Columns(0,8,46,47,48) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False

juneiren123的博客

10-18

534

方法1：设置dtype类型，如： complaints = pd.read_csv(csvFile,na_values="",dtype={'Unique Key':"str","Incident Zip":"str","Garage Lot Name":"str","Ferry Direction":"str","Ferry Terminal Name":"str"}) 方法2：设置low_memory='False'，如： complaints = pd.read_csv(csvFile,low

pandas 报错：【sys:1: DtypeWarning: Columns (15) have mixed types. Specify dtype option on import or set...

weixin_30640769的博客

08-22

3236

错误原因报错提示：“sys:1: DtypeWarning: Columns (15) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.” 错误：类型混淆解决 import pandas as pd pd = pd.read_csv(Your_path, low_memory=Fal...

DtypeWarning

llf_cloud的博客

04-06

2682

查看原文 DtypeWarning: Columns (1,5,7,16,…) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False. 意思就是：列1,5,7,16…的数据类型不一样。调试进去看了看，发现pandas在读取的时候确实把同一列数据中同一个数值识别为不同的类型，比如：2000行第3列值为0的数据识别为Int类型，而在4000行第3列值为0的数据识别为str类型。两种解决方法： 1.设置read_c

Python3：解决DtypeWarning: mixed types.

authorized_keys的博客

05-13

7448

问题 pandas读入数据时，出现如下数据类型warning DtypeWarning: Columns (0) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False. exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) 这会导致后续在DataFra...