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...
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...
Iterator is like range(11), compare to list = [0,1,...,10] all data is stored in memory. Iterator only generates values from looping through the object. # to get iterator from range function x = range(10) iter(x) x.__iter__() Map returns an interator from a list y = map(la...
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import preprocessing # 数据标准化(还可选用StandardScaler、MaxAbsScaler、Normalizer进行标准化) scaler = preprocessing.MinMaxScaler().fit(csv_df) X_scaler = pd.DataFrame(scaler.transform(csv_df)) # 主成分分析...
from sklearn.manifold import TSNE # 无离群点的数据随机取数 sampling_data = data_no_outliers.sample(frac=0.5, replace=True, random_state=1) # 聚类后的数据随机取数 # clusters_predict 表示从聚类结果中随机取数 sampling_cluster = pd.DataFrame(clusters_predict).sample(frac=0.5, replace=True, ra...
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。
df.at['row2','B'] =10print("Updated DataFrame with condition:\n", df)# 输出:# Updated DataFrame with condition:# A B C# row1 1 4 7# row2 2 10 8# row3 3 6 9 4)使用示例 importpandasaspd# 创建一个示例 DataFramedf = pd.DataFrame([[0,2,3], [0,4,1], [10,20,30]], ...
chunksize : int, optional Number of rows to be inserted in each chunk from the dataframe. Set to ``None`` to load the whole dataframe at once. reauth : bool, default False Force Google BigQuery to re-authenticate the user. This is useful if multiple accounts are used. if_exists :...
from datetimeimportdatetimeimportmatplotlib.pylabasplt 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 读取数据,pd.read_csv默认生成DataFrame对象,需将其转换成Series对象 df=pd.read_csv('AirPassengers.csv',encoding='utf-8',index_col='date')df.index=pd.to_datetime(df.index)# 将字符串索引转...