DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象,既有行索引,又有列索引: 行索引,表明不同行,横向索引,叫index,0轴,axis=0 列索引,表名不同列,纵向索引,叫columns,1轴,axis=1 1、DataFrame的创建 # 导入pandas import pandas as pd pd.DataFrame(data=None, index=None, co
defread_shared_memory(shm_name,shape,dtype):# 连接到共享内存块shm=shared_memory.SharedMemory(name=shm_name)# 从共享内存中读取数据data=np.ndarray(shape,dtype=dtype,buffer=shm.buf)# 创建 DataFramedf_shared=pd.DataFrame(data,columns=['A','B'])returndf_shared# 使用共享内存名称和数组形状读取 D...
#数据表信息 df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6 entries, 0 to 5 Data columns (total 6 columns): id 6 non-null int64 date 6 non-null datetime64[ns] city 6 non-null object category 6 non-null object age 6 non-null int64 price 4 non-null float64 dtypes:...
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...
memory_usage(index=False) int64 40000 float64 40000 object 40000 bool 5000 dtype: int64 使用分類有效存儲具有許多重複值的 object-dtype 列。 >>> df['object'].astype('category').memory_usage(deep=True) 5008 相關用法 Python cudf.DataFrame.median用法及代碼示例 Python cudf.DataFrame.merge用法及...
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。
For program understanding and debugging, thememory_graphpackage can visualize your data, supporting many different data types, including but not limited to: importmemory_graphasmgclassMyClass:def__init__(self,x,y):self.x=xself.y=ydata=[range(1,2), (3,4), {5,6}, {7:'seven',8:'ei...
https://learnku.com/python/t/22976/python-tutorials-from-zero-to-master-suitable-for-experienced-developers https://www.freecodecamp.org/news/learning-python-from-zero-to-hero-120ea540b567/ Python三十年技术演变史 https://mp.weixin.qq.com/s/xFWpAXWJ4m78bZHYcc3VzQ ...
Streaming is recommended if you want to further process each row, save the results in a non-list/dict format (e.g. Pandas DataFrame), or save the results in a file. cur = connection.cursor() cur.execute("SELECT * FROM a_table LIMIT 2") for row in cur.iterate(): print(row) # ...
pd.DataFrame.from_dict(json.loads(response.text)) 输出结果: 可见,模版OCR同样可以完成较复杂的北京健康宝的