Dask DataFrame was originally designed to scale Pandas, orchestrating many Pandas DataFrames spread across many CPUs into a cohesive parallel DataFrame. Because cuDF currently implements only a subset of the Pa
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())
AI代码解释 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") 这样是不是就简单很多了。 7、Modin 注...
In [16]: ts.memory_usage(deep=True) # memory usage in bytes Out[16]: Index 8409608 id 8409608 name 65176434 x 8409608 y 8409608 dtype: int64 name列占用的内存比其他任何列都多。它只有很少的唯一值,因此很适合转换为pandas.Categorical。使用pandas.Categorical,我们只需一次存储每个唯一名称,并使用空间...
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!
print("数据共{}kB".format(round(getsizeof(data) / 1024, 2))) 输出结果为: 耗时5.371628665924072秒 数据共1591406.19kB read_csv 中的c引擎比python引擎快5倍左右! 3.2 read_csv读取数据时指定数据格式 pandas中整数默认使用int64,浮点数使用float64,对于一些数据我们可以在读取时指定合适的存储数据格式,不仅...
import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') print(df.memory_usage()) 运行一下定义与用法 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 index True|False 可选。默认为 True。指定是否包含索引(及其...
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...
shape[1]) # Example 4: Get the size of Pandas dataframe print(" Size of DataFrame:", df.size) # Example 5: Get the information of the dataframe print(df.info()) # Example 6: Get the length of rows print(len(df)) # Example 7: Get the number of columns in a dataframe print(...