Укажите опцию dtype при импорте или установите low_memory = False

Question

Я использую следующий код:

df = pd.read_csv('/Python Test/AcquirerRussell3000.csv')

У меня есть данные следующего типа:

18.07.2000  27.1875         0 08.08.2000  25.3125       0.1 05.09.2000  \
0   19.07.00  26.6250 -0.020690   09.08.00  25.2344 -0.003085   06.09.00   
1   20.07.00  26.6250  0.000000   10.08.00  25.1406 -0.003717   07.09.00   
2   21.07.00  25.6875 -0.035211   11.08.00  25.5781  0.017402   08.09.00   
3   24.07.00  26.2500  0.021898   14.08.00  25.4375 -0.005497   11.09.00   
4   25.07.00  26.6875  0.016667   15.08.00  25.5625  0.004914   12.09.00 

Я получаю следующую ошибку:

Pythone Test/untitled0.py:1: DtypeWarning: Columns (long list of numbers) have mixed types. 
Specify dtype option on import or set low_memory=False.

Таким образом, каждый третий столбец - это дата, остальные - числа.Я предполагаю, что нет единственного dtype, так как даты являются строками, а остальное - float или int?У меня около 5000 столбцов или более и около 400 строк.

Я видел подобные вопросы, но не знаю, как применить это к моим данным.Кроме того, я хочу запустить следующий код после укладки фрейма данных.

a = np.arange(len(df.columns))
df.columns = [a % 3, a // 3]
df = df.stack().reset_index(drop=True)

df.to_csv('AcquirerRussell3000stacked.csv', sep=',')

Какой тип d мне следует использовать?Или я должен просто установить low_memory в false?

Answer 1

Это решило мою проблему с здесь

dashboard_df = pd.read_csv(p_file, sep=',', error_bad_lines=False, index_col=False, dtype='unicode')

Может ли кто-нибудь объяснить мне этот ответ жестко?