Python 3.x 熊猫到_hdf（）溢出警告

我需要将一个大数据帧保存到hdf5文件，因此我使用：

self.feature_concated.to_hdf(self.h5_result_name, key='feature_data', mode='a', format='table')

此时将显示运行时警告：

F:\Anaconda3\lib\site-packages\tables\leaf.py:357: RuntimeWarning: overflow encountered in long_scalars

expected\u mb=（expectedrows*行大小）//mb

但当我不使用灵活格式的hdf时，它就不会有这样的问题

self.feature_concated.to_hdf(self.h5_result_name, key='feature_data', mode='a')

---

我想知道这个问题的原因是什么，我如何解决它？

嗯，我在保存熊猫数据帧时收到了相同的消息：

RuntimeWarning: overflow encountered in long_scalars expected_mb = (expectedrows * rowsize) // MB

我已经解决了设置数字列的数据类型的问题：

df_book[["year","bnumber","cnumber","vnumber"]] = \
    df_book[["year","bnumber","cnumber","vnumber"]].apply(pd.to_numeric)

---

在我的例子中，我以前知道这些类型。

有人可以回答我的问题吗？这个警告肯定有问题，因为预期的\u mb>2^31。您是否尝试进入调试模式以跟踪问题。当你说大数据帧时，你能更具体一些（结构、大小）