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 ...
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...
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())
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 = [ ......
2、df的values属性（可用于数组和dataframe数据转化）# df的值，获取df数组print('df 的values:\n',...
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") ...
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...
Pandas 中 DataFrame 基本函数整理 简介 pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作,一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来...
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。
# selecting data for all the weeks having "1" in week name and using 20e5 rows due to the memory limitation of Kaggle notebook. # As only 16 gigs is allowed to use. dataframe = pd.DataFrame() for files in weekly_data: df = pd.read_csv(filepath_or_buffer = "/kaggle/input/nfl-...