Dask数据帧上的值错误

我正在使用dask读取csv文件。但是，由于以下错误，我无法对其应用或计算任何操作：

---

您知道这个错误是怎么回事吗？如何修复它？

在dask中读取csv文件时，如果无法识别正确的列数据类型，就会出现错误

例如，我们使用dask读取csv文件，如下所示：

import dask.dataframe as dd

df = dd.read_csv('\data\file.txt', sep='\t', header='infer')

这将提示上述错误

为了解决这个问题，@mrocklin在这个评论中建议，我们需要确定列的数据类型。我们可以通过读取pandas中的csv文件来实现这一点，并识别数据类型，并在使用dask读取csv时将其作为参数传递

df_pd = pd.read_csv('\data\file.txt', sep='\t', header='infer')
dt = df_pd.dtypes.to_dict()
df = dd.read_csv('\data\file.txt', sep='\t', header='infer', dtype=dt)

---

在dask中读取csv文件时，如果无法识别列的正确数据类型，则会出现错误

例如，我们使用dask读取csv文件，如下所示：

import dask.dataframe as dd

df = dd.read_csv('\data\file.txt', sep='\t', header='infer')

这将提示上述错误

为了解决这个问题，@mrocklin在这个评论中建议，我们需要确定列的数据类型。我们可以通过读取pandas中的csv文件来实现这一点，并识别数据类型，并在使用dask读取csv时将其作为参数传递

df_pd = pd.read_csv('\data\file.txt', sep='\t', header='infer')
dt = df_pd.dtypes.to_dict()
df = dd.read_csv('\data\file.txt', sep='\t', header='infer', dtype=dt)

---

你能帮个忙吗？@rocklin先生，非常感谢你一直以来的帮助。通过你对这篇文章的回答，我找到了问题的解决办法：@MRocklin，错误来自推断数据类型，所以我所做的是让pandas首先读取csv文件，获得正确的数据类型，并将其用于dask read_csv。然而，当我们处理更大的数据集时，这可能并不总是有用的。如果你解决了问题，你可以考虑写下一个完整的解决方案，作为对其他人的帮助，并接受你自己的答案。另一方面，如果你认为这个问题对任何人都不起作用，你可以考虑删除它。我的答案如下所示。你能提供一个帮助吗？@rocklin先生，非常感谢你一直以来的帮助。通过你对这篇文章的回答，我找到了问题的解决办法：@MRocklin，错误来自推断数据类型，所以我所做的是让pandas首先读取csv文件，获得正确的数据类型，并将其用于dask read_csv。然而，当我们处理更大的数据集时，这可能并不总是有用的。如果你解决了问题，你可以考虑写下一个完整的解决方案，作为对其他人的帮助，并接受你自己的答案。另一方面，如果你认为这个问题对任何人都不起作用，你可以考虑删除它。我的答案如下所示。