DtypeWarning: Columns (71) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.

这个警告是因为你的数据中存在不同类型的数据，而 pandas 默认会将每列数据都转换成相同的数据类型。你可以通过在读取数据时设置 `dtype` 参数来指定每列的数据类型，或者在读取数据时设置 `low_memory=False` 参数来告诉 pandas 不要尝试推断每列的数据类型。例如：

import pandas as pd

# 指定每列数据类型
dtype = {'column_name': 'data_type'}
df = pd.read_csv('data.csv', dtype=dtype)

# 或者禁用内存优化
df = pd.read_csv('data.csv', low_memory=False)

请注意，禁用内存优化可能会导致内存占用过高，因此建议在内存足够的情况下使用指定数据类型的方法。

相关问题

sys:1: DtypeWarning: Columns (7) have mixed types.Specify dtype option on import or set low_memory=False.

This warning message indicates that there are columns in the dataset that have mixed data types, such as numeric and string data types. This can cause issues with data analysis and modeling, so it is recommended to either specify the data type for these columns when importing the dataset or set the parameter "low_memory" to False to avoid this warning.

DtypeWarning: Columns (0,2) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False

这个警告是因为在读取CSV文件时，Pandas无法确定某些列的数据类型，因此会将其默认为通用类型(object)。这可能会导致一些数据类型的错误，例如将字符串解释为数值类型，从而引发错误。

要解决这个问题，您可以在读取CSV文件的时候指定列的数据类型，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'column_name_1': str, 'column_name_2': int})

其中，`data.csv`是您的CSV文件名，`dtype`是一个字典，键为列名，值为该列的数据类型。在上面的例子中，您需要将`column_name_1`列指定为字符串类型，将`column_name_2`列指定为整数类型。您可以根据自己的需求指定不同的列和数据类型。

另外，如果您读取的CSV文件非常大，可能会导致内存不足的问题。您可以设置`low_memory=False`参数来解决这个问题，但这可能会导致读取速度变慢。