Python 数据类型警告：列（15、16、18、24）的类型混合。如果列具有混合类型，则会将其删除

我正在尝试读取csv文件

pd.set_option('display.max_columns', None)
inventory = pd.read_csv('inventory-new.csv', sep=";", names=columns)

它说：

数据类型警告：列（15、16、18、24）的类型混合。指定数据类型 导入或设置低内存选项=False。
交互性=交互性，编译器=编译器，结果=结果）

列号15,16,18,24被完全删除

我试过：

inventory = pd.read_csv('inventory-new.csv', sep=";", names=columns, dtype=object)

也

但结果仍然是一样的。 为什么会发生这种情况？

您需要为每列设置一个数据类型。 从：

数据类型：列的类型名称或目录->类型，默认为无

数据或列的数据类型。例如{'a'：np.float64，'b'：np.int32} 使用str或object保留而不是解释数据类型。中频转换器 如果指定了，则将应用它们而不是数据类型转换

为什么会这样？

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大多数情况下，熊猫会在处理行之前尝试找出数据类型。但如果某个值不是所选的数据类型，则会引发错误。因此，您需要更正原始数据或选择一个更允许的数据类型进行导入（就像您对

对象
所做的那样）。
好的，我尝试了pd.read_csv（'rinventory-new.csv'，sep=“；”，name=columns，dtype={1:object，2:object，3:object，4:object…）但问题仍然是一样的。所有混合类型的列都消失了。您能在创建数据框之前更正数据吗？例如，使用csv读取器吗？如果我只取几行，这很好。但我有2200行。很难找到所有混合值。我想您可以检查类型并引发异常以查找行。是否要upda请使用示例数据集回答您的问题，以确定如何执行此操作？我想我的csv文件存在一些问题，我将完全修复这些问题，然后重试。
inventory = pd.read_csv('inventory-new.csv', sep=";", names=columns, low_memory=False)