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我需要将一个大数据帧保存到 hdf5 文件,所以我使用了:
self.feature_concated.to_hdf(self.h5_result_name, key='feature_data', mode='a', format='table')
然后会出现运行时警告:
F:\Anaconda3\lib\site-packages\tables\leaf.py:357: RuntimeWarning: overflow encountered in long_scalars
expected_mb = (expectedrows * rowsize)//MB
但是当我不使用灵活格式的hdf时,就不会出现这样的问题。
self.feature_concated.to_hdf(self.h5_result_name, key='feature_data', mode='a')
我想知道这个问题的原因是什么,我该如何解决?
最佳答案
好吧,我在保存 pandas 数据框时收到了同样的消息:
RuntimeWarning: overflow encountered in long_scalars expected_mb = (expectedrows * rowsize) // MB
我已经解决了它设置数字列的数据类型:
df_book[["year","bnumber","cnumber","vnumber"]] = \
df_book[["year","bnumber","cnumber","vnumber"]].apply(pd.to_numeric)
就我而言,我之前知道类型。
关于python-3.x - Pandas to_hdf() 溢出警告,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51874139/
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