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.

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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。

sys:1: DtypeWarning: Columns (18,19,26) have mixed types.Specify dtype option on import or set low_memory=False.

这个警告信息是由pandas库引发的，它表示在读取csv文件时，pandas无法确定某些列的数据类型，因为这些列包含了不同类型的数据。你可以通过指定数据类型来解决这个问题，或者在读取csv文件时设置low_memory参数为False来禁用警告信息。

以下是两个可能的解决方法：

1. 指定数据类型

你可以使用pandas库的dtype参数来指定每列的数据类型。例如，如果你的csv文件包含一个名为"col1"的列，它包含整数数据，可以使用以下代码来指定数据类型：

df = pd.read_csv('filename.csv', dtype={'col1': int})

你可以按照这种方式为所有列指定数据类型，以消除警告信息。

2. 禁用警告信息

如果你不想指定数据类型，可以在读取csv文件时设置low_memory参数为False来禁用警告信息。例如：

df = pd.read_csv('filename.csv', low_memory=False)

需要注意的是，禁用警告信息可能会导致内存占用量增加，因为pandas会在读取csv文件时预分配足够的内存，以便处理任何数据类型。如果你的csv文件非常大，禁用警告信息可能会导致内存不足错误。