sys:1: DtypeWarning: Columns (18,19,26) have mixed types.Specify dtype option on import or set low_memory=False.如何将所有的列数据类型默认设为字符串？

你可以在读取csv文件时，使用pandas库的dtype参数将所有列的数据类型设置为字符串。如下所示：

df = pd.read_csv('filename.csv', dtype=str)

这个代码将所有列的数据类型设置为字符串类型。需要注意的是，将所有列的数据类型设置为字符串类型可能会导致一些计算错误，因为无法对字符串类型进行数值计算。如果你需要进行数值计算，应该将相关列的数据类型设置为对应的数值类型，而不是将所有列的数据类型都设置为字符串类型。

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 (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。