2,3],'B':[4,5,6]})# Check the memory usage of the DataFramedf1.info()# Create a new DataFrame by performing some operations on the old onedf2=df1.groupby('A').sum()# Check the memory usage of the new DataFramedf
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。 原文地址:...
上述结果中的memory usage列显示了DataFrame对象占用的内存大小。通过观察每列的数据类型和内存大小,可以初步了解DataFrame的内存布局情况。 需要注意的是,pandas的内存布局可能会受到数据类型、数据量以及操作方式的影响。在实际应用中,可以根据具体需求使用pandas提供的其他方法和属性来进一步分析DataFrame的内存布局。
memory_usage : bool, string or None This specifies if the memory usage of a DataFrame should be displayed when df.info() is called. Valid values True,False,'deep' [default: True] [currently: True] display.mpl_style : bool Setting this to 'default' will modify the rcParams used by ...
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。 原文地址:Python pandas.DataFrame.memory_usage函数方法的使用...
df = pd.DataFrame(data) 现在,你可以使用info()函数来查看DataFrame的信息: df.info() 这将输出类似以下的结果: Index: 4 entries, Name to Age Data types: Name: object, Age: int64, City: object Non-null values: 4 total (100%) Memory usage: 24.0+ bytes 这个输出提供了以下信息: Index: 显示...
memory usage: 98.2+ KB None ''' #查看前5条数据 print(jobs_df.head()) ''' city companyFullName positionName salary 0 北京 达疆网络科技(上海)有限公司 数据分析岗 15k-30k 1 北京 北京音娱时光科技有限公司 数据分析 10k-18k 2 北京 北京千喜鹤餐饮管理有限公司 数据分析 20k-30k 3 北京 吉林省海...
Python pandas.DataFrame.memory_usage函数方法的使用,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。
Pandas DataFrame API 手册 DataFrame 是一个二维标签化数据结构,你可以将其想象为一个 Excel 电子表格或者 SQL 表,或者是一个字典类型的集合。 以下是 Pandas DataFrame 的常用 API 手册: DataFrame 构造函数 方法 描述
Robbery 55 non-null int64 8 Aggravated_assault 55 non-null int64 9 Burglary 55 non-null int64 10 Larceny_Theft 55 non-null int64 11 Vehicle_Theft 55 non-null int64dtypes: int64(12)memory usage: 5.3 KB注意到了吗，Year的数据类型为 int64，但是pandas有...