可以通过设置pandas.options.display.memory_usage=False来取消这种情况。 例子 1)直接查看内存使用信息 importpandasaspd df = pd.DataFrame({'int_column': [1,2,3],'float_column': [1.1,2.2,3.3],'object_column': ['a','b','c'] }) print(df.mem
在 Pandas 中,所有字符串都被归类为对象。默认情况下,memory_usage 方法天真地假设每个对象占用 8 个字节的内存,而不进行任何形式的检查。然而,实际消耗的内存显然会根据对象的内部结构而有所不同(例如,长字符串比短字符串占用更多空间)。我们可以通过设置deep=True来更准确地表示内存使用情况。 指定深度=True 要更...
import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') print(df.memory_usage()) 运行一下定义与用法 memory_usage() 方法返回包含每列内存使用情况的 Series。语法 dataframe.memory_usage(index, deep)参数 这些参数都是 关键字参数。参数值描述 index True|False 可选。默认为 True。指定是否包含索引(及其...
例子#2:使用Index.memory_usage()函数来检查MultiIndex对象的内存使用情况。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the MultiIndexmidx=pd.MultiIndex.from_arrays([['Mon','Tue','Wed','Thr'],[10,20,30,40]],names=('Days','Target'))# Print the MultiIndexmidx Python Copy 输出: 现在...
PandasSeries.memory_usage()函數返回該係列的內存使用情況。內存使用情況可以選擇包括索引和對象dtype元素的貢獻。 用法:Series.memory_usage(index=True, deep=False) 參數: index:指定是否包括係列索引的內存使用情況。 deep:如果為True,則通過查詢對象dtypes進行係統級內存消耗來深入檢查數據,並將其包含在返回值中。
usage(deep=True)之间存在如此大的差异？这种差异是由于任何包含字符串或对象的列。字符串被Pandas视为...
Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pand...
Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pand...
Memory usage of Pandas Series The memory_usage() function is used to get the memory usage of the Series. The memory usage can optionally include the contribution of the index and of elements of object dtype. Syntax: Series.memory_usage(self, index=True, deep=False) ...
这种差异是由于任何包含字符串或对象的列造成的。Pandas 将字符串视为对象,df.memory_usage()默认情况下不考虑对象的大小deep=False。您必须指定deep=True才能更准确地测量包含字符串或对象的任何 DataFrame 的大小。 我的DataFrame 有 560,897 行和 1 列,每行有 38 个字符串。df.memory_usage()该列返回 4,48...