Pandas利用Numba在DataFrame的列上进行并行化计算,这种性能优势仅适用于具有大量列的DataFrame。 In [1]: import numba In [2]: numba.set_num_threads(1) In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10_000, 100)) In [4]: roll = df.rolling(100) # 默认使用单Cpu进行计算 In [5]: %timeit r...
# @from: https://www.kaggle.com/arjanso/reducing-dataframe-memory-size-by-65/code# @liscense: Apache 2.0# @author: weijiandefreduce_mem_usage(props):# 计算当前内存start_mem_usg=props.memory_usage().sum()/1024**2print("Memory usage of the dataframe is :",start_mem_usg,"MB")# 哪些...
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 = [ ......
我们可以使用 DataFrame.info() 方法为我们提供关于 dataframe 的高层面信息,包括它的大小、数据类型的信息和内存使用情况。 默认情况下,pandas 会近似 dataframe 的内存用量以节省时间。因为我们也关心准确度,所以我们将 memory_usage 参数设置为 'deep',以便得到准确的数字。 gl.info(memory_usage='deep') <class ...
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):...
df_large = pd.DataFrame({'A': np.random.randn(1000000),'B': np.random.randint(100, size=1000000)})df_large.shape 返回每一列的占用字节大小：df_large.memory_usage()第一行是索引index的内存情况，其余是各列的内存情况。5. replace 顾名思义，replace是用来替换df中的值，赋以新的值。用法：Da...
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。
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...
in this object.DataFrame.select_dtypes([include, exclude])根据数据类型选取子数据框DataFrame.valuesNumpy的展示方式DataFrame.axes返回横纵坐标的标签名DataFrame.ndim返回数据框的纬度DataFrame.size返回数据框元素的个数DataFrame.shape返回数据框的形状DataFrame.memory_usage([index, deep])Memory usage of DataFrame ...
(generate_record))pool.close()pool.join()data=[]fori,async_resultinenumerate(async_results):data.append(async_result.get())df=pd.DataFrame(data=data,columns=["CID","Name","Age","City","Plate","Job","Company","Employed","Social_Security","Healthcare","Iban","Salary","Car","Tv"]...