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...
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...
他会返回dataframe的行数,列数,列名对应的index,数据类型,非空值和memory usage。 所以第一个df.info()就是为了找出你要删的列明的起始index和终止index,注意,如果你要删2-4列,stop_index应该是5才会把第4列删掉。第二个df.info()是为了double check最后的数据列都是你想要的,如果还有要删列还可以循环进行...
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...
def memory_usage(df): return(round(df.memory_usage(deep=True).sum() / 1024 ** 2, 2)) df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(10000000, 5))) df[df <= 90] = 0 print('memory_usage(df):',memory_usage(df)) df_1 = df.astype("uint8") print('memory_usage(df_1...
使用pipe() 方法:对于需要传递 DataFrame 给自定义函数或不易直接链式调用的函数,pipe() 非常有用(详见技巧二)。 二、pipe() 方法:自定义函数的无缝融入 当链式操作中需要应用一个自定义函数,或者某个库函数不直接支持在 DataFrame/Series 对象上调用时,pipe() 方法就派上了用场。它允许你将 DataFrame 或 Seri...
Pandas是Python中最强大的数据分析库之一,提供了DataFrame这一高效的数据结构。 import pandas as pd import numpy as np # 创建DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [25, 30, 35, 40], 'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000], ...
7290 non-null int64 销售数 7285 non-null float64 销售额 7290 non-null int64 利润 7290 non-null int64 dtypes: datetime64[ns](1), float64(2), int64(4), object(4) memory usage: 626.6+ KB 收藏评论 2.4.2缺失值文字填充¶ 评论 df.fillna:fillna是pandas中DataFrame的一个方法,用于填充缺失...
from pandas import Series, DataFrame #方式2:全部引入 import pandas as pd 1. 2. 3. 4. pandas基本数据结构 pandas中主要有两种数据结构,分别是:Series和DataFrame。 Series:一种类似于一维数组的对象,是由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。仅由一组数据也可产生简单的Se...