print(df.memory_usage(deep=True)) 3)只查看总内存占用 结合.sum()直接查看整个DataFrame内存。 importpandasaspd df = pd.DataFrame({'int_column': [1,2,3],'float_column': [1.1,2.2,3.3],'object_column': ['a','b','c'] }) print(df.memory_usage(deep=True).sum())...
我们会使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整型列,然后我们会对其数据类型进行优化,并比较内存用量。 # We're going to be calculating memory usage a lot, # so we'll create a function to save us some time! def mem_usage(pandas_obj): if isinstance(pandas_obj,pd.DataFrame): usage_b = pandas_...
In [16]: ts.memory_usage(deep=True) # memory usage in bytes Out[16]: Index 8409608 id 8409608 name 65176434 x 8409608 y 8409608 dtype: int64 name列占用的内存比其他任何列都多得多。它只有几个唯一值,因此很适合转换为pandas.Categorical。使用pandas.Categorical,我们只需一次存储每个唯一名称,并使用...
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...
df = pd.DataFrame(data) # Replicate the DataFrame to create a larger dataset df_large = pd.concat([df] * (num_rows // len(df)), ignore_index=True) # Check memory usage before conversion print("Memory usage before conversion:") ...
DataFrame 内存使用情况 在调用 info() 时,DataFrame 的内存使用情况(包括索引)会显示出来。一个配置选项,display.memory_usage(参见选项列表),指定了在调用 info() 方法时是否会显示 DataFrame 的内存使用情况。 例如,在调用 info() 时,下面的 DataFrame 的内存使用情况会显示如下: In [1]: dtypes = [ ......
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pandas.DataFrame.memory_usage方法的使用。
PandasDataFrame.memory_usage(~)返回每列占用的内存量(以字节为单位)。 参数 1.index|boolean|optional 是否也包括索引(行标签)的内存使用情况。默认情况下,index=True。 2.deep|boolean|optional 是否查看object类型的实际内存使用情况。对于包含对象类型(例如字符串)的DataFrames,内存使用情况将不准确。这是因为该方...
memory_usage_bytes = pandas_df.memory_usage(deep=True).sum() memory_usage_kb = round(memory_usage_bytes / 1024, 2) print("数据共{}KB".format(memory_usage_kb)) 输出结果为: 耗时0.07973313331604004秒 <class 'polars.dataframe.frame.DataFrame'> ...
In [7]: df_sale.info()#提供数据的简要摘要,包括索引类型、列名、非空值计数和数据类型等 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 7284 entries, 0 to 7283 Data columns (total 11 columns): 日期 7284 non-null datetime64[ns] 订单号 7284 non-null object 区域 7284 non-null object ...