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 ...
print(df.memory_usage(deep=True)) 3)只查看总内存占用 结合.sum()直接查看整个DataFrame内存。 importpandasaspd df = pd.DataFrame({'int_column': [1,2,3],'float_column': [1.1,2.2,3.3],'object_column': ['a','b','c'] }) print(df.memory_usage(deep=True).sum())...
In [64]: df = pd.DataFrame( ...: { ...: "row": [0, 1, 2], ...: "One_X": [1.1, 1.1, 1.1], ...: "One_Y": [1.2, 1.2, 1.2], ...: "Two_X": [1.11, 1.11, 1.11], ...: "Two_Y": [1.22, 1.22, 1.22], ...: } ...: ) ...: In [65]: df Out[65]:...
memory_usage()方法返回包含每列内存使用情况的 Series。 语法 dataframe.memory_usage(index,deep) 参数 这些参数都是关键字参数。 参数值描述 indexTrue|False可选。默认为 True。指定是否包含索引(及其内存使用情况) deepTrue|False可选。默认值为 False。指定是否深入计算内存使用情况。如果为 True,系统将查找实际...
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。
PandasDataFrame.memory_usage(~)返回每列占用的内存量(以字节为单位)。 参数 1.index|boolean|optional 是否也包括索引(行标签)的内存使用情况。默认情况下,index=True。 2.deep|boolean|optional 是否查看object类型的实际内存使用情况。对于包含对象类型(例如字符串)的DataFrames,内存使用情况将不准确。这是因为该方...
pandas.DataFrame.median 方法用于计算 DataFrame 中指定轴的中位数(Median)。中位数是排序后位于中间的数值,对于偶数个数据,则取中间两个数的平均值。默认计算列方向的中位数(axis=0)。skipna=True 忽略 NaN,skipna=False 不忽略 NaN。numeric_only=True 只计算数值列。可用于找出数据的中位趋势,避免极端值影响...
You’re loading a CSV into Pandas, and it’s using too much RAM: your program crashes if you load the whole thing. How do you reduce memory usage without changing any of your processing code? In this article I’ll show you how to reduce the memory your DataFrame uses at the time it...
deep:It represents the bool(True or False), and the default value is False. If this is True, introspect the data deeply by interrogating object dtypes for system-level memory consumption, and include them in the returned values. Example: Getting the memory usage using theDataFrame.memory_usage...
pandas.eval跨DataFrame运算 当你有多个pandas DataFrame的时候,你可以用pandas.eval进行DataFrame objects相互间的运算,例如: import pandas as pd nrows, ncols = 1_000_000, 100 df1, df2, df3, df4 = (pd.DataFrame(rng.random((nrows, ncols))) for i in range(4)) 如果直接使用传统的pandas方式计...