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。 Python pandas.DataFrame.memory_u...
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 ...
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。
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 DataFramedf2.info()# Delete the old DataFramedeldf1# Perform garbage collec...
在Pandas中释放DataFrame占用的内存可以通过以下几个步骤来实现: 识别占用内存的数据框: 在处理大型数据集时,首先要识别哪些DataFrame占用了大量内存。这可以通过调用df.memory_usage(deep=True)来实现,其中deep=True会提供每列内存使用的详细信息。 使用del语句删除不再需要的数据框变量: 当某个DataFrame不再需要时,可...
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...
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!
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...
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...