iloc cannot enlarge its target object

iloc无法扩大其目标对象是由于内存不足导致的。在Python中，数据集通常很大，特别是当处理大型数据集时，可能会出现此类问题。iloc是用于索引和选择数据的函数之一，在选择数据时，它会尝试创建新的DataFrame对象来存储所选数据，但是如果这个新对象太大，就会出现内存不足的情况，从而导致iloc无法扩大其目标对象。

要解决这个问题，可以尝试优化代码来减少内存消耗，例如使用pandas的查询功能来选择数据而不是iloc。使用适当的数据类型来存储数据也可以减少内存使用。此外，可以增加系统内存的限制，从而提高Python的可用内存。当然，也可以使用更高效的编程语言来处理大型数据集。

总之，当遇到iloc无法扩大其目标对象的情况时，需要检查内存使用情况并尝试优化代码或增加系统内存限制等措施来解决。

相关问题

pd.read_csv中的iloc的类型为object

引用中提到了`pd.read_csv`函数的使用，其中设置了`dtype=object`参数。这个参数指定了读取CSV文件时所使用的数据类型为`object`。`iloc`并不是`pd.read_csv`函数的参数，而是`pandas`库中的另一个函数`iloc`，用于根据位置选取数据，而不是根据标签。因此，`pd.read_csv`中的`iloc`的类型并不存在。

property 'iloc' of 'DataFrame' object has no setter

在Pandas的DataFrame中，`iloc`属性用于访问按整数位置索引的行和列，它是只读的（read-only），因此不允许直接设置值。如果你看到错误信息"property 'iloc' of 'DataFrame' object has no setter"，这意味着你试图使用 `.iloc` 的 `=` 或者 `.loc[]` 的 `.set` 方法去改变某个位置的值，这是不允许的。

如果你想在DataFrame的指定位置插入或更新值，你应该使用以下方法：

- 对于插入一行数据，可以使用`insert()`函数：

df = df.insert(loc=5, column='New Column', value=data_list)

这里，`loc`是插入的位置（从0开始计数），`column`是要插入新数据的列名，`value`是列表内容。

- 对于更新特定位置的值，应该使用`.loc[]`或`.at[]`，而不是`iloc`：

df.loc[5, 'ColumnName'] = list_to_insert
# 或
df.at[5, 'ColumnName'] = list_to_insert

如果遇到问题，检查是否正确传入了参数，以及列名是否存在、是否可写。如果列名不存在，需要先创建；如果是可变类型的列，确保提供的值是可以接受的类型。