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:
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:
- 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。
输出:
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。
- 使用NumPy函数
array.nbytes
,直接计算整个DataFrame的内存占用:输出:
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。