Pandas - 使用 read_csv 指定具有混合列数据的 dtype答案

【问题标题】：Pandas - Specifying dtype with mixed column data using read_csvPandas - 使用 read_csv 指定具有混合列数据的 dtype
【发布时间】：2019-09-02 22:40:16
【问题描述】：

我正在尝试加载几个相当大的 CSV（总计：大约 30M 行/7GB）。有些列是混合的 ints 和 floats - 我希望这些列是 np.float16。

理想情况下，read_csv 的dtype 参数将用于提高整个导入过程的效率。但是，这些混合数据列会引发错误。

这是代码，以及相应的错误：

def import_processing(filepath, cols, null_cols):
    result = pd.read_csv(filepath, header = None, names = cols.keys(), dtype = cols)
    result.drop(null_cols, axis = 1, inplace = True)
    return result

data_cols = { 'feature_0' : np.float32,
              'feature_1' : np.float32,
              'feature_2' : np.uint32,
              'feature_3' : np.uint64,
              'feature_4' : np.uint64,
              'feature_5' : np.float16,
              'feature_6' : np.float16,
              'feature_7' : np.float16,
              'feature_8' : np.float16,
              'feature_9' : np.float16,
              'feature_10' : np.float16,
              'feature_11' : np.float16,
              'feature_12' : np.float16,
              'feature_13' : np.float16,
              'feature_14' : np.float16,
              'feature_15' : np.float16,
              'feature_16' : np.float16,
              'feature_17' : np.float16,
              'feature_18' : np.float16,
              'feature_19' : np.float16,
              'feature_20' : np.float16,
              'feature_21' : np.float16,
              'feature_22' : np.float16,
              'feature_23' : np.float16,
              'feature_24' : np.float16,
              'feature_25' : 'M8[ns]',
              'feature_26' : 'M8[ns]',
              'feature_27' : np.uint64,
              'feature_28' : np.uint32,
              'feature_29' : np.uint64,
              'feature_30' : np.uint32}

files = ['./file_0.csv', './file_1.csv', './file_2.csv']
all_data = [import_processing(f, data_cols, ['feature_0', 'feature_1']) for f in files]

TypeError: Cannot cast array from dtype('O') to dtype('float16') according to the rule 'safe'

但是，如果我不使用dtype 参数，导入速度会大大减慢，因为所有混合数据类型列都导入为dtype('O') 而不是np.float16。

我通过首先应用pd.to_numeric（不知道为什么这不会引发相同的错误）来解决这个问题，它将所有列转换为np.float64，然后使用astype() 转换来获取每个列到我想要的类型中（包括那些混合数据类型列到np.float16）。

这个过程非常慢，所以我想知道是否有更好的方法。目前，我的（非常慢的）工作功能如下所示：

def import_processing(filepath, cols, null_cols):
    result = pd.read_csv(filepath, header = None, names = cols.keys())
    result.drop(null_cols, axis = 1, inplace = True)

    for c in null_cols:
        cols.pop(c, None)

    result[result.columns] = result[result.columns].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
    result = result.astype(cols)
    return result

编辑：我读到使用 Dask（通常）是一种在 Python 中管理大型数据集的更有效的方法。我以前从未使用过它，据我所知，它基本上使用对 Pandas 的调用来处理许多操作 - 所以我想它会有相同的数据类型问题。

【问题讨论】：

这很危险，除非您使用有序字典：names = cols.keys()
另外，如果您不向我们展示cols，我们将无法帮助您。
@IanS - 我添加了更多细节。有没有更好的方法来做到这一点？
老实说，我会将所有内容读取为float64，然后转换为float16。它会避免 TypeError 吗？

标签： python pandas import dask large-data

【解决方案1】：

根据错误我的猜测是您的列之一不是严格的数字，并且您的数据中有一些文本，因此 Pandas 将其解释为 object-dtype 列。它无法强制此数据为 float16 类型。不过这只是猜测。

【讨论】：