压缩pandas中dataframe内存 https://www.kaggle.com/arjanso/reducing-dataframe-memory-size-by-65/code # @from: https://www.kaggle.com/arjanso/reducing-dataframe-memory-size-by-65/code # @liscense: Apache 2.0 # @author: weijian defreduce_mem_usage(props): # 计算当前内存 start_mem_usg = pr...
DataFrame.shape 返回DataFrame 的形状(元组形式)。 DataFrame.size 返回DataFrame 中元素的总数。 DataFrame.empty 检查DataFrame 是否为空。 DataFrame.ndim 返回DataFrame 的维度数(始终为 2)。 DataFrame.T 返回DataFrame 的转置。 DataFrame.axes 返回行索引和列名的列表。 DataFrame.memory_usage() 返回每列的内存使...
如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
info() 方法显示的内存使用情况利用 memory_usage() 方法来确定 DataFrame 的内存使用情况,同时以人类可读的单位格式化输出(基于 2 的表示法;即 1KB = 1024 字节)。 另请参阅 分类内存使用。 Pandas 2.2 中文官方教程和指南(二十四)(4)https://developer.aliyun.com/article/1508870文章...
一些操作,比如pandas.DataFrame.groupby(),在分块方式下要困难得多。在这些情况下,最好切换到另一个库,该库为您实现这些基于外存储算法。 使用其他库 还有其他库提供类似于 pandas 的 API,并与 pandas DataFrame 很好地配合,可以通过并行运行时、分布式内存、集群等功能来扩展大型数据集的处理和分析能力。您可以在...
返回各列的数据类型DataFrame.values 返回包含DataFrame所有值的ndarrayDataFrame.axes 返回行、列索引值DataFrame.ndim 返回数据维度DataFrame.size 返回DataFrame的元素个数DataFrame.shape 返回行列矩阵的大小DataFrame.memory_usage() 这是一个方法,返回行索引、及所有字段列占用内存空间大小DataFrame.empty 判断DataFrame是否...
我们可以使用函数 pd.to_numeric() 来对我们的数值类型进行 downcast(向下转型)操作。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!
size #返回数据框元素的个数 DataFrame.shape #返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage() #每一列的存储 DataFrame类型转换 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 DataFrame.astype(dtype[, copy, errors]) #转换数据类型 DataFrame.copy([deep]) #deep深度复制数据 DataFrame.isnull() #以布尔...
Memory_usage返回每行使用的内存量(以字节为单位)。它非常有用，尤其是当我们处理大型数据帧时。考虑下面的数据帧，其中有一百万行。df_large = pd.DataFrame({'A': np.random.randn(1000000), 'B': np.random.randint(100, size=1000000)})df_large.shape(1000000, 2)以及每列的内存使用情况(以字节为...
df.info()"""<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 1000000 entries, 0 to 999999Data columns (total 14 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 CID 1000000 non-null object 1 Name 1000000 non-null object 2 Age 1000...