DataFrame.memory_usage(index=True, deep=False)[source] 返回每列的内存使用情况(以字节为单位)。 内存使用情况可以选择包括索引和对象dtype元素的贡献。 默认情况下,此值显示在DataFrame.info中。可以通过设置pandas.options.display.memory_usage=False来取消这种情况。 例子 1)
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...
在 Pandas 中,所有字符串都被归类为对象。默认情况下,memory_usage 方法天真地假设每个对象占用 8 个字节的内存,而不进行任何形式的检查。然而,实际消耗的内存显然会根据对象的内部结构而有所不同(例如,长字符串比短字符串占用更多空间)。我们可以通过设置deep=True来更准确地表示内存使用情况。 指定深度=True 要更...
现在我们将使用Index.memory_usage()函数来查找idx对象的内存使用情况。 # finding the memory used by the idx objectidx.memory_usage() Python Copy 输出: 该函数返回的值是48,表明有48个字节的内存被使用。 例子#2:使用Index.memory_usage()函数来检查MultiIndex对象的内存使用情况。 # importing pandas as ...
我们可以使用 DataFrame.info() 的方法为我们提供数据框架的更多高层次的信息,包括数据大小、类型、内存使用情况的信息。默认情况下,Pandas 会占用和数据框大小差不多的内存来节省时间。因为我们对准确度感兴趣,所以我们将 memory_usage 的参数设置为 ‘deep’,以此来获取更准确的数字。
PandasSeries.memory_usage()函數返回該係列的內存使用情況。內存使用情況可以選擇包括索引和對象dtype元素的貢獻。 用法:Series.memory_usage(index=True, deep=False) 參數: index:指定是否包括係列索引的內存使用情況。 deep:如果為True,則通過查詢對象dtypes進行係統級內存消耗來深入檢查數據,並將其包含在返回值中。
176字节，即每个字符串8个字节。但是，38个字符的字符串不能仅存储在8个字节中。df.memory_usage(...
memory _ usage()原文:https://www . geesforgeks . org/python-pandas-index-memory _ usage/Python 是进行数据分析的优秀语言,主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包,让导入和分析数据变得容易多了。熊猫Index.memory_usage() 函数返回索引的内存使用情况。它返回索引...
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。
memory_usage(deep=True).mean() mean_usage_KB = round(mean_usage_bytes / 1024) print(f'{dtype} 类型平均占用内存:{mean_usage_KB} KB')打印结果如下:int64 类型平均占用内存:3 KB object 类型平均占用内存:21 KB float64 类型平均占用内存:2 KB...