print(df.memory_usage(deep=True)) 3)只查看总内存占用 结合.sum()直接查看整个DataFrame内存。 importpandasaspd 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())...
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...
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 = [ ...: "int64", ...: "...
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...
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!
压缩pandas中dataframe内存 https://www.kaggle.com/arjanso/reducing-dataframe-memory-size-by-65/code # @from: https://www.kaggle.com/arjanso/reducing-dataframe-memory-size-by-65/code # @liscense: Apache 2.0 # @author: weijian defreduce_mem_usage(props):...
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") ...
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。
'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip-code 6040 non-null object dtypes: int64(3), object(2) memory usage: ...
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 indexTrue|False可选。默认为 True。指定是否包含索引(及其内存使用情况) deepTrue|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,系统将查找实际...