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 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...
The memory_usage function is used to get the memory usage of each column in bytes. The memory usage can optionally include the contribution of the index and elements of object dtype. This value is displayed in DataFrame.info by default. This can be suppressed by setting pandas.options.display...
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。
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...
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...
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...
pandas.info() 函数是 pandas 库中的一个方法,用于快速了解DataFrame的基本信息,包括索引类型、列数、非空值计数和数据类型等。这对于数据预处理和分析非常重要。 正文 1. 基本用法 DataFrame.info(verbose=None, buf=None, max_cols=None, memory_usage=None, null_counts=None) ...
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...