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我有一个 Pandas 数据帧 myDF
有几个字符串列(其 dtype
是 object
)和许多数字列。我尝试了以下方法:
d=pandas.HDFStore("C:\\PF\\Temp.h5")
d['test']=myDF
我得到了这个结果:
C:\PF\WinPython-64bit-3.3.3.3\python-3.3.3.amd64\lib\site-packages\pandas\io\pytables.py:2446: PerformanceWarning:
your performance may suffer as PyTables will pickle object types that it cannot
map directly to c-types [inferred_type->mixed,key->block2_values]
[items->[0, 1, 3, 4, 5, 6, 9, 10, 292, ...]]
warnings.warn(ws, PerformanceWarning)
对于作为字符串的每一列,问题似乎都发生了。例如,如果我尝试
myDF[0].dtype
我得到
Out[38]: dtype('O')
我该如何解决这个问题,即更改
dtype
用于字符串列,以便 HDFStore 可以将其视为字符串列?
>>> pandas.__version__
Out[49]: '0.13.1'
>>> tables.__version__
Out[53]: '3.1.0'
构建pandas数据框如下:
pandas.read_csv(fName,sep="|",header=None, low_memory=False)
当我尝试
myDF.info()
我得到
Int64Index: 153895 entries, 0 to 153894
Data columns (total 644 columns):
0 object
1 object
2 int64
3 object
4 object
5 object
6 object
7 int64
8 float64
9 object
10 object
11 float64
12 float64
...
...
642 float64
643 float64
dtypes: float64(619), int64(2), object(23)
所有字符串列都被读取为
object
.
最佳答案
只有在列中有混合类型时才会发生此警告。不仅仅是字符串,还有字符串 AND 数字。
In [2]: DataFrame({ 'A' : [1.0,'foo'] }).to_hdf('test.h5','df',mode='w')
pandas/io/pytables.py:2439: PerformanceWarning:
your performance may suffer as PyTables will pickle object types that it cannot
map directly to c-types [inferred_type->mixed,key->block0_values] [items->['A']]
warnings.warn(ws, PerformanceWarning)
In [3]: df = DataFrame({ 'A' : [1.0,'foo'] })
In [4]: df
Out[4]:
A
0 1
1 foo
[2 rows x 1 columns]
In [5]: df.dtypes
Out[5]:
A object
dtype: object
In [6]: df['A']
Out[6]:
0 1
1 foo
Name: A, dtype: object
In [7]: df['A'].values
Out[7]: array([1.0, 'foo'], dtype=object)
In [9]: columns = ['A']
In [10]: df.loc[:,columns] = df[columns].applymap(str)
In [11]: df
Out[11]:
A
0 1.0
1 foo
[2 rows x 1 columns]
In [12]: df['A'].values
Out[12]: array(['1.0', 'foo'], dtype=object)
关于python-3.x - 带有字符串列的 HDFStore 出现问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22998859/
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