pd.DataFrame内存错误

当使用 Pandas 的 DataFrame 对象时，可能会遇到内存错误。这可能是因为 DataFrame 中的数据量太大，超出了计算机的内存限制。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

1. 使用更大的计算机或增加内存。

2. 将数据分割成更小的块进行处理。

3. 只读取需要的列或行。

4. 将数据存储在硬盘上，而不是内存中，使用类似于 HDF5 或 Apache Parquet 的格式。

5. 通过使用数据类型更小的列来减少内存使用，例如使用整数类型而不是浮点类型。

6. 使用 Pandas 的分类数据类型，可以极大地减少内存使用。

希望这些方法能够帮助你解决内存错误问题。

相关问题

inputfile='/Users/mac/Desktop/apriori.txt' data1 = pd.read_csv(inputfile, header=None, dtype = object) ct = lambda x : pd.Series(1, index = x[pd.notnull(x)]) #转换0-1矩阵的过渡函数 b = map(ct, data1.values()) #用map方式执行 data = pd.DataFrame(b).fillna(0) #实现矩阵转换，空值用0填充 print('\n转换完毕') del b #删除中间变量b，节省内存. 报错内容'numpy.ndarray' object is not callable 怎么改

这个错误通常是因为使用了一个numpy数组作为函数。在你的代码中，可能是因为将一个numpy数组作为了参数传递给了`map`函数。你可以尝试将`data1.values()`转换为列表类型，然后再使用`map`函数。修改后的代码如下：

import pandas as pd

inputfile='/Users/mac/Desktop/apriori.txt'
data1 = pd.read_csv(inputfile, header=None, dtype=object)

ct = lambda x: pd.Series(1, index=x[pd.notnull(x)])
# 转换0-1矩阵的过渡函数
b = map(ct, data1.values.tolist())
# 用map方式执行
data = pd.DataFrame(b).fillna(0)
# 实现矩阵转换，空值用0填充
print('\n转换完毕')
del b # 删除中间变量b，节省内存

这样就能够避免这个错误了。

from mlxtend.frequent_patterns import apriori import numpy as np from __future__ import print_function import pandas as pd inputfile = '/Users/mac/Desktop/apr.txt' #输入事务集文件 data1 = pd.read_csv(inputfile, header=None, dtype = object) print(u'\n转换原始数据至0-1矩阵...') ct = lambda x : pd.Series(1, index = x[pd.notnull(x)]) #转换0-1矩阵的过渡函数 b = map(ct, data1.values()) #用map方式执行 data1 = pd.DataFrame(b).fillna(0) #实现矩阵转换，空值用0填充 print('\n转换完毕') del b #删除中间变量b，节省内存 support = 0.06 #最小支持度 confidence = 0.75 #最小置信度 ms = '---' #连接符，默认'--'，用来区分不同元素，如A--B。需要保证原始表格中不含有该字符 print(u'\n开始搜索关联规则...') find_rule(data1, support, confidence, ms) print(u'\n搜索完成') 报错'numpy.ndarray' object is not callable 求修改代码

根据你提供的信息，代码中没有包含 `find_rule` 函数的定义，因此我无法确定该函数中是否存在其他错误。但是，可以看出代码中存在一个问题，即在使用 `map` 函数时，应该将其结果转换为列表。以下是修改后的代码：

from mlxtend.frequent_patterns import apriori
import numpy as np
from __future__ import print_function
import pandas as pd

inputfile = '/Users/mac/Desktop/apr.txt' #输入事务集文件
data1 = pd.read_csv(inputfile, header=None, dtype = object)

print(u'\n转换原始数据至0-1矩阵...')
ct = lambda x : pd.Series(1, index = x[pd.notnull(x)]) #转换0-1矩阵的过渡函数
b = list(map(ct, data1.values)) #用map方式执行，并将结果转换为列表
data1 = pd.DataFrame(b).fillna(0) #实现矩阵转换，空值用0填充
print('\n转换完毕')
del b #删除中间变量b，节省内存

support = 0.06 #最小支持度
confidence = 0.75 #最小置信度
ms = '---' #连接符，默认'--'，用来区分不同元素，如A--B。需要保证原始表格中不含有该字符

print(u'\n开始搜索关联规则...')
#在这里调用 find_rule 函数
find_rule(data1, support, confidence, ms)
print(u'\n搜索完成')

请注意，此处仅仅是对代码中的一个问题进行了修改，如果代码中还有其他问题，还需要进一步调试。