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 ...
df.memory_usage(deep=True) Index24A24B185C3D24dtype: int64 我们看到B列实际上占用了 185 个字节。 指定索引=False 要排除索引(行标签)的内存使用情况: df.memory_usage(index=False) A24B24C3D24dtype: int64 注:本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品Pandas DataFrame | memory_usage met...
问删除并释放单个pandas数据帧的内存EN当linux频繁读取文件后,物理内存会很快被用完,当程序结束后,内存不...
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...
pandas.DataFrame.from_records 是一个非常有用的函数,它可以从各种记录格式的数据中创建 DataFrame。可以从列表、元组、字典等创建 DataFrame。它对于从结构化数据(如数据库结果集)创建 DataFrame 非常有用。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.from_records方法的使用。 DataFrame.from_records(data,index = None...
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.DataFrame.mul 函数是一个非常有用的方法,用于将 DataFrame 的元素与其他元素(另一个 DataFrame、Series 或一个常数)逐元素相乘。这个方法通常用于数据处理和分析中,以执行规模调整、单位转换或其他元素级的计算。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.mul方法的使用。
'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip-code 6040 non-null object dtypes: int64(3), object(2) memory usage: ...
A) Pandas Dataframe B) Pandas Dataframe + 使用pandas chunksize, engine, iterator and memory_map 参数节省内存 C) Dask Dataframe D) Datatable Library E) Modin-Dask/Ray Library F) 其他并行处理库 : swifter, pandaral-lel, dispy, multiprocessing, joblib and many more. ...
memory usage: 1.1+ KB 更新:再次感谢大家的帮助。 “df[df['time']>=datetime.time(4,30)]帮助我删除了不必要的行。 df['time']是datetime.time对象,则可以简单地将df切片为: out = df[df['time'] > datetime.time(4,30)] Output: 本站已为你智能检索到如下内容,以供参考: ...