Python 熊猫：如何处理混合类型的列

我正在读取包含混合数据类型的列的csv文件。我不知道该怎么办

首先，这是我使用的数据：

现在我正在阅读以下文件：

    data = pd.read_csv('data/database.csv', sep=',')

这是我收到的错误消息：

DtypeWarning: Columns (7,16,62,64,65,67,68,78) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
  interactivity=interactivity, compiler=compiler, result=result)

现在我在想该怎么办。 我可以添加

low\u memory=False

或在

read\u csv

方法中设置这些列的数据类型。我的问题是，我不确定应该将其设置为哪种类型，因为该数据集太大了，我无法确定哪种数据类型适合每列

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有人能帮我解决我的问题吗？

为了获得数据类型的打印输出，我执行了以下操作：

创建数据集的iterable

将第一个chunksize赋值给变量

df_chunks = pd.read_csv('database.csv', sep=',', chunksize=5)
df1 = next(df_chunks)  # df1 is a dataframe of the first 5 rows

获取第一行的数据类型：

for i, t in enumerate(df1.iloc[0]):
    print(type(t))

（由于打印输出很长，您可以附加到列表或创建一个字典，其中包含列名和值以及类型，以便于查找）

或：

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希望这有帮助

我可以添加low_memory=False

这可能就是解决方案。很难说每个列的最佳数据类型是什么。熊猫会自动做到这一点。

df1.info()