如何解决python报错 DtypeWarning: Columns (9,10,14,15,16) have mixed types.Specify dtype option on import or set low_memory=False. has_raised = await self.run_ast_nodes(code_ast.body, cell_name,

这个报错是因为在读取数据时，pandas无法确定某些列的数据类型，因此需要指定数据类型或设置`low_memory=False`来避免这个警告。

有两种方法可以解决这个问题：

1. 指定数据类型

可以使用`dtype`参数来指定每一列的数据类型。例如，如果有一个名为`col1`的列需要被指定为整数类型，可以这样做：

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

可以根据实际情况指定每一列的数据类型。

2. 设置`low_memory=False`

设置`low_memory=False`可以告诉pandas在读取文件时一次性读入所有数据，而不是分块读入。这样可以避免警告，但可能会导致内存占用较高，因此只适用于数据量较小的情况。

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

以上两种方法都可以解决这个问题，具体选择哪种方法可以根据实际情况来决定。

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。