MemoryManagement+load_data(file: str)+process_data(chunk: DataFrame)+release_memory()Generator+__iter__()+__next__()DataFrame+from_csv(file: str)+to_csv(file: str) 希望这些技巧能够帮助你更好地处理Python中的内存问题,使你的计算程序更加高效可靠。
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...
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...
方法描述DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …])应用函数DataFrame.applymap(func)Apply a function to a DataFrame that is intended to operate elementwise, i.e.DataFrame.aggregate(func[, axis])Aggregate using callable, string, dict, or list of string/callablesDataFrame.transform(func, *args,...
Pandas的基本数据类型是dataframe和series两种,也就是行和列的形式,dataframe是多行多列,series是单列多行。 如果在jupyter notebook里面使用pandas,那么数据展示的形式像excel表一样,有行字段和列字段,还有值。 2. 读取数据 pandas支持读取和输出多种数据类型,包括但不限于csv、txt、xlsx、json、html、sql、parquet...
DataFrame([['nanjing',1],['beijing',2],['shanghai',3]],columns=['name','value']) df namevalue 0 nanjing 1 1 beijing 2 2 shanghai 3 读取excel df = pd.read_excel('./examples/example1.xlsx') df namevalue 0 nanjing 1 1 beijing 2 2 shanghai 3 读取csv df = pd.read_csv('....
DataFrame 类方法(211个,其中包含18个子类、2个子模块) >>> import pandas as pd >>> funcs = [_ for _ in dir(pd.DataFrame) if 'a'<=_[0]<='z'] >>> len(funcs) 211 >>> for i,f in enumerate(funcs,1): print(f'{f:18}',end='' if i%5 else '\n') abs add add_prefix ...
col_three float64dtype:object 复制 8. 减小DataFrame空间大小 pandas DataFrame被设计成可以适应内存,所以有些时候你可以减小DataFrame的空间大小,让它在你的系统上更好地运行起来。 这是drinks这个DataFrame所占用的空间大小: drinks.info(memory_usage='deep')...
Memory Graph 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:'...
day_stats=pd.DataFrame() day_stats['min']=austin_weather.min(1) day_stats['max']=austin_weather.max(1) day_stats['mean']=austin_weather.mean(1) day_stats['std']=austin_weather.std(1) day_stats /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher...