Python 稀疏数据帧头部错误

我试图看到使用get_假人创建的稀疏数据帧的头部

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv(f_loc, sep = " ")
print df.head()
data = pd.get_dummies(df,sparse=True)
print data.head()

这给了我一个错误

File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/internals.py", line 1703, in __init__
    raise TypeError("values must be {0}".format(self._holder.__name__))

在pandas的最新版本（

0.21.0

）中，它运行良好，但有些替代方案应该可以工作：

np.random.seed(1997)

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4))
df.iloc[:-97] = np.nan
data = df.to_sparse()

print (type(data))
<class 'pandas.core.sparse.frame.SparseDataFrame'>

print (data.head())
          0        1         2         3
0       NaN      NaN       NaN       NaN
1       NaN      NaN       NaN       NaN
2       NaN      NaN       NaN       NaN
3  1.938422  1.78731 -0.619745 -2.560187
4 -0.986231 -1.94293  2.677379 -1.813071

print (data.iloc[:5])
          0        1         2         3
0       NaN      NaN       NaN       NaN
1       NaN      NaN       NaN       NaN
2       NaN      NaN       NaN       NaN
3  1.938422  1.78731 -0.619745 -2.560187
4 -0.986231 -1.94293  2.677379 -1.813071

print (data[:5])
          0        1         2         3
0       NaN      NaN       NaN       NaN
1       NaN      NaN       NaN       NaN
2       NaN      NaN       NaN       NaN
3  1.938422  1.78731 -0.619745 -2.560187
4 -0.986231 -1.94293  2.677379 -1.813071

np.random.seed（1997）
df=pd.DataFrame（np.random.randn（100,4））
df.iloc[：-97]=np.nan
data=df.to_sparse（）
打印（类型（数据））
打印（data.head（））
0        1         2         3
0楠楠楠楠楠
1楠楠楠楠楠
2楠楠楠楠楠
3  1.938422  1.78731 -0.619745 -2.560187
4 -0.986231 -1.94293  2.677379 -1.813071
打印（data.iloc[：5]）
0        1         2         3
0楠楠楠楠楠
1楠楠楠楠楠
2楠楠楠楠楠
3  1.938422  1.78731 -0.619745 -2.560187
4 -0.986231 -1.94293  2.677379 -1.813071
打印（数据[：5]）
0        1         2         3
0楠楠楠楠楠
1楠楠楠楠楠
2楠楠楠楠楠
3  1.938422  1.78731 -0.619745 -2.560187
4 -0.986231 -1.94293  2.677379 -1.813071

在最新版本的pandas（

0.21.0

）中，它运行良好，但一些替代方案应该可以工作：

np.random.seed(1997)

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4))
df.iloc[:-97] = np.nan
data = df.to_sparse()

print (type(data))
<class 'pandas.core.sparse.frame.SparseDataFrame'>

print (data.head())
          0        1         2         3
0       NaN      NaN       NaN       NaN
1       NaN      NaN       NaN       NaN
2       NaN      NaN       NaN       NaN
3  1.938422  1.78731 -0.619745 -2.560187
4 -0.986231 -1.94293  2.677379 -1.813071

print (data.iloc[:5])
          0        1         2         3
0       NaN      NaN       NaN       NaN
1       NaN      NaN       NaN       NaN
2       NaN      NaN       NaN       NaN
3  1.938422  1.78731 -0.619745 -2.560187
4 -0.986231 -1.94293  2.677379 -1.813071

print (data[:5])
          0        1         2         3
0       NaN      NaN       NaN       NaN
1       NaN      NaN       NaN       NaN
2       NaN      NaN       NaN       NaN
3  1.938422  1.78731 -0.619745 -2.560187
4 -0.986231 -1.94293  2.677379 -1.813071

np.random.seed（1997）
df=pd.DataFrame（np.random.randn（100,4））
df.iloc[：-97]=np.nan
data=df.to_sparse（）
打印（类型（数据））
打印（data.head（））
0        1         2         3
0楠楠楠楠楠
1楠楠楠楠楠
2楠楠楠楠楠
3  1.938422  1.78731 -0.619745 -2.560187
4 -0.986231 -1.94293  2.677379 -1.813071
打印（data.iloc[：5]）
0        1         2         3
0楠楠楠楠楠
1楠楠楠楠楠
2楠楠楠楠楠
3  1.938422  1.78731 -0.619745 -2.560187
4 -0.986231 -1.94293  2.677379 -1.813071
打印（数据[：5]）
0        1         2         3
0楠楠楠楠楠
1楠楠楠楠楠
2楠楠楠楠楠
3  1.938422  1.78731 -0.619745 -2.560187
4 -0.986231 -1.94293  2.677379 -1.813071

我无法模拟，什么是

打印类型（数据）

？它是@jezraelhmm，

数据[：5]

？@jezrael。[5行x 11067列]可能问题是内存不足，所以会出现奇怪的错误：（我无法模拟，

打印类型（数据）

？是，@jezraelhmm，

数据[:5]

？@jezrael。[5行x 11067列]可能问题是内存不足，所以会出现奇怪的错误：(