Pandas 如何估算Pandas DataFrame所需的内存

Pandas 如何估算Pandas DataFrame所需的内存

在本文中,我们将介绍如何根据DataFrame的大小和数据类型来估算Pandas DataFrame所需的内存。Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它提供了一个DataFrame对象,可以轻松地操作和处理数据。但是,当我们处理大型数据集时,我们需要知道DataFrame所需的内存量,以便我们可以更好地管理我们的资源。

阅读更多:Pandas 教程

Pandas DataFrame基础知识

在深入了解如何估算DataFrame所需的内存之前,我们需要了解一些基本知识。

DataFrame是一个表数据,它包含行和列。每一列可以有不同的数据类型,例如整数、浮点数、字符串和布尔值。Pandas中的每种数据类型都有一个对应的字节数。下面是Pandas中的一些数据类型及其大小:

数据类型 字节数
int8 1
int16 2
int32 4
int64 8
float16 2
float32 4
float64 8
bool 1
datetime64 8
timedelta 8
object 可变

在估算DataFrame的内存时,我们需要考虑每列的数据类型,并根据其大小相加。对于可变的数据类型,我们需要估算它们的最大值,并添加一些额外的空间。我们还需要考虑DataFrame的索引和列名所占用的空间。

估算DataFrame内存大小的方法

Pandas提供了一个函数memory_usage()来查看DataFrame的内存使用情况。该函数默认返回每列所占用的内存,并且忽略了索引和列名所占用的空间。我们可以设置参数deep=True来获取所有数据所占用的内存大小。

下面是一个示例:

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': np.random.rand(100000),
    'B': np.random.rand(100000),
    'C': np.random.randint(0, 2, (100000,)),
    'D': np.random.randint(0, 2, (100000,)).astype('int8')
})

# 查看DataFrame的内存使用情况
print(df.memory_usage())
# 输出:
# Index         128
# A          800000
# B          800000
# C           10000
# D           10000
# dtype: int64

# 获取所有数据所占用的内存大小
print(df.memory_usage(deep=True))
# 输出:
# Index         128
# A          800000
# B          800000
# C          100000
# D          100000
# dtype: int64
Python

可以看到,当使用参数deep=True时,memory_usage()返回了每列所有数据所占用的内存大小。但是,这个方法仍然有一些限制:

  • 它忽略了列名和索引所占用的空间。
  • 它不包括某些可变数据类型的内存使用情况。

下面是一些手动估算DataFrame内存消耗的方法:

  1. 针对某列的数据类型和数据量,计算它所占用的内存,然后将所有列的内存相加。
    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    # 创建一个DataFrame
    df = pd.DataFrame({
       'A': np.random.rand(100000),
       'B': np.random.rand(100000),
       'C': np.random.randint(0, 2, (100000,)),
       'D': np.random.randint(0, 2, (100000,)).astype('int8')
    })
    
    # 计算各列内存占用并相加
    mem_usage =   df['A'].nbytes + \
               df['B'].nbytes + \
               df['C'].nbytes + \
               df['D'].nbytes
    
    # 打印内存占用量
    print(f"Total memory usage: {mem_usage / 1024**2:.2f} MB")
    
    Python

    输出:

   Total memory usage: 3.81 MB
Python

注意,这种方法还需要考虑列名和索引所占用的空间,并将结果转换为MB。

  1. 使用NumPy函数array.nbytes,直接计算整个DataFrame的内存占用:
    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    # 创建一个DataFrame
    df = pd.DataFrame({
       'A': np.random.rand(100000),
       'B': np.random.rand(100000),
       'C': np.random.randint(0, 2, (100000,)),
       'D': np.random.randint(0, 2, (100000,)).astype('int8')
    })
    
    # 计算DataFrame整体内存
    mem_usage = df.values.nbytes
    
    # 打印内存占用量
    print(f"Total memory usage: {mem_usage / 1024**2:.2f} MB")
    
    Python

    输出:

   Total memory usage: 3.06 MB
Python

这两种方法都提供了一个快速估算DataFrame内存占用的方式。请注意,它们都是估算,实际内存消耗可能会稍有不同。

总结

在本文中,我们介绍了如何估算Pandas DataFrame所需的内存量。我们了解了DataFrame的基本构造,以及每种数据类型所占用的字节数。我们还介绍了Pandas提供的memory_usage()函数以及手动计算内存占用的方法。通过这些方法,我们可以更好地管理我们的资源,提高数据操作和分析的效率。

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