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)
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...
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(及其内存使用情况) deep True|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...
# 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 pdimportpandasaspd# Creating the MultiIndexmidx=pd.MultiIndex.from_arra...
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。 返回:消耗的字節數。 範例1:采用Series.memory_usage()函數查找給定係列對象的內存使用情況。
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...
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。
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:布尔值,决定是否显示内存使用情况。 null_counts:布尔值,决定是否显示空值计数。 2. 代码示例 下面是一个实际的代码示例,展示了如何使用info()函数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd # 创建一个示例 DataFrame ...
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。