# @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
left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}) right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K...
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...
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 = [ ......
df=pd.DataFrame({"a":[1,2,None],"b":[4.,5.1,14.02]})df["a"]=df["a"].astype("Int64")print(df.info())print(df["a"].value_counts(normalize=True,dropna=False),df["a"].value_counts(normalize=True,dropna=True),sep="\n\n") ...
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。
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...
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!
memory_usage() Returns the memory usage of each column merge() Merge DataFrame objects min() Returns the min of the values in the specified axis mod() Modules (find the remainder) of the values of a DataFrame mode() Returns the mode of the values in the specified axis mul() Multiplies...