DtypeWarning: Columns (14,19) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False. df = pd.read_csv('./网络洞察KPI-5G-基于小区5QI的性能测量_查询结果_0108(子报表 1).csv', header=2)

这个警告是因为在读取CSV文件时，Pandas无法自动确定列的数据类型，因此会将这些列标记为“mixed types即列中包含不同类型的数据。有些情况下，这可能会导致数据转换错误或效率低下。

为了解决这个问题，你可以在读取CSV文件时指定列的数据类型，或者设置`low_memory=False`参数以强制Pandas使用更多的内存来确定列的数据类型。例如，你可以使用以下代码来读取CSV文件：

dtypes = {'列名1': '数据类型1', '列名2': '数据类型2', ...}
df = pd.read_csv('./网络洞察KPI-5G-基于小区5QI的性能测量_查询结果_0108(子报表 1).csv', header=2, dtype=dtypes)

其中，`dtypes`是一个字典，包含每个列的名称和数据类型。你需要将`列名1`、`列名2`等替换为实际列的名称，将`数据类型1`、`数据类型2`等替换为适当的数据类型，例如`int`、`float`、`str`等。

另外，如果你的CSV文件非常大，设置`low_memory=False`可能会导致内存不足错误。在这种情况下，你可以尝试使用`chunksize`参数来分块读取CSV文件。