Python读csv报错。
这个不是报错，只是警告而已。
因为你的输入数据列有混合类型，而PANDAS默认要找到可以使所占用空间最小的类型来储存你的数据。
low_memory设置为false之后，pandas就不进行寻找，直接采用较大的数据类型来储存。
如何解决pandas.read
1.设置encoding='gbk'或者encoding='utf-8'。pandas.read_csv('data.csv',encoding='gbk')
2.如果设置encoding直接报错的话
解决方法是：用记事本打开csv文件，另存为设置编码为utf-8，然后重新读取文件设置encoding='utf-8'就好了
pandas读取csv文件提示不存在是什么原因
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很多数据是从网上下载而来，数据的格式可能是csv，那么pandas可以很容易的从csv格式的文件中读取数据，下面我们来看看具体的过程：
引入pandas
使用pandas下的read_csv方法，读取csv文件，参数是文件的路径，这是一个相对路径，是相对于当前工作目录的，那么如何知道当前的工作目录呢？
使用os.getcwd()方法获取当前工作目录
读取前三后数据，查看一下是否读取正确，显然都是乱码，这是什么问题呢？
我们需要设定参数encoding，也就是编码方式，如果你不设定编码方式，默认是utf8，现在csv文件是gbk编码的，所以需要使用encoding='gbk'
我用的编辑器是eric4，注意，eric4默认是不支持中文的，如果你想要显示中文，前提是设置正确的编码，在preferences中
设置成utf8即可
回到pandas，我们可以有更多选项来设置打开数据时的操作：
使用python下的pandas模块读取excel时的问题求解答
在excel中那列是什么格式，如果是整数，可以先改成字符串，再读取试试。
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