一个json文件在pandas.DataFrame中占用多少内存

最新推荐文章于 2024-05-15 11:11:44 发布
最新推荐文章于 2024-05-15 11:11:44 发布
阅读量794 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： pandas
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csrh131/article/details/118762414
本文探讨了在处理大规模JSON文件时，如何有效地利用内存进行数据加载和分析。实测表明，1GB的JSON文件在转化为pandas DataFrame时，可能需要10GB内存，但加载完成后内存消耗降至8GB左右。文章深入研究了内存管理和优化策略，以减少资源消耗，提高大数据处理效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

json格式为每行一个完整的json，pandas=="1.3.0"

实测占用的内存约为：n*10

也就是说如果是一个1G的json文件，要10G左右的内存才能读进pandas.DataFrame

读取完毕之后内存会有所减小，大约n*8左右

高效加载大文件(pandas+dask)
鲨鱼儿的博客
03-07 1991
要在单机环境中对Dask进行多进程数的控制，你可以使用模块创建一个本地集群，并控制其工作进程数量。通过这种方式，你能够显式地设定并发执行任务的工作线程或进程数目。"""使用 Dask 初始化加载器并设置多处理。:param filepath: 要读取的文件路径。:param blocksize: 单个块(block)读入内存时占用字节大小，默认值设定为128MB。根据系统和硬件配置调整blocksize大小以获得最佳性能，较小值将导致更高I/O频率但容易管理（内存使用上）；
Python9：os、json与pandas模块
weixin_46074899的博客
03-15 477
文章目录1. 异常捕获2. os模块3. json模块3.1 json.dumps3.2 json.loads4.pandas模块存储Excel文件 1. 异常捕获 ''' try:可能出现报错的代码 except:如果出现异常,执行的内容 finally:最终都会执行的内容 ''' try: uname = os.uname() except Exception: uname = platform.uname() finally: print(uname) 2. os模块 os
如何计算Java对象占用了多少空间？
09-02
在Java中没有sizeof运算符，所以没办法知道一个对象到底占用了多大的空间，但是在分配对象的时候会有一些基本的规则，我们根据这些规则大致能判断出来对象大小,需要的朋友可以参考下
Json工具内存占用对比
e274794140的专栏
02-18 1494
之前项目用fastjson，遇到大文件解析内存溢出的问题。于是对比了几款常用Json工具的内存占用情况。 <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-core</artifactId> <version>4.0.0</version> &lt
Jsoncpp读取一个500kb的json 文件大概会先占用多少内存
weixin_35754962的博客
02-10 349
Jsoncpp读取500kb的json文件大概需要的内存量是难以确定的。它可能需要的内存量取决于许多因素，例如json文件中的对象数量、对象的大小以及您使用的Jsoncpp版本。通常情况下，Jsoncpp库在读取json文件时会动态分配内存，因此内存占用量不会一次性全部加载。为了减少内存占用，您可以使用流式解析方式读取json文件。 ...
pandas数据操作
weixin_43745072的博客
10-03 349
在这个速查手册中，我们使用如下缩写： df：任意的Pandas DataFrame对象 s：任意的Pandas Series对象 同时我们需要做如下的引入： import pandas as pd import numpy as np #导入数据 pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename)：从Excel文件导入数据 pd.read_sql
【Python学习】 - 解决DataFrame占用内存过大问题
xuanweiace的博客
12-08 4157
这篇文章原文出自kaggle，文中给出了reduce_mem_usage方法可以用来自动缩减dataframe占用空间 这篇notebook展示了通过使用更合理的数据类型来减少dataframe的内存使用量 方法如下： 迭代每一个column 检查column是否为数字型 检查column是否可以用integer表示 找出column下的最大值和最小值 选择适用于数据范围的最合适的数据类型 ...
pandas.DataFrame是什么
最新发布
04-30
用户之前已经提供了一些相关的引用资料，我需要结合这些资料以及之前的回答来构造一个清晰、准确的回答。 首先，用户的问题很明确，询问DataFrame的定义和用途。根据引用资料，比如引用[1]、[3]和[4]中都有创建...
pandas的dataframe操作
03-01
有时可能希望逐行处理整个表格中的每一个条目，在这种场景下就需要掌握如何安全高效地完成这项工作了。 ```python for index, row in df.iterrows(): print(f"{index}: {row['Name']} is from {row.get('City')}")...
python list中嵌套字典，并把list用pandas生成dataframe数据结构
04-28
首先，引用[2]中展示了一个简单的例子，其中列表中的每个字典都有相同的键，这种情况下可以使用字典推导式来提取数据，然后转换为DataFrame。这可能适用于结构统一的嵌套字典。例如，每个字典都有'a'和'b'键，这样...
python pandas数据类型与占用内存--优化
A_pinkpig的博客
03-01 3111
一、疑难杂症   最近使用pandas计算时，总是感觉dataframe占用内存过大，内存不足，导致计算时间被拉长。于是，趁着周末一探究竟。 二、探寻原因   首先，pandas底层数据存储与计算是基于numpy的。通过查找资料我们发现，pandas的主要类型主要是下表的第一列。这几类是pandas的数据大类，后面的 Numpy type是其包含的小雷。在我们利用pandas读取数据时，尤其是数值...
JSON 整数范围
fanyijie1990的专栏
05-17 8251
https://segmentfault.com/a/1190000002608050
大数据分析Python API入门教程
yuuEva的博客
10-10 623
　　在有关大数据分析Python API的本教程中，我们将学习如何从远程网站检索数据以进行数据科学项目。像baidu，Twitter和Facebook之类的网站都通过其应用程序编程接口(API)向程序员提供某些数据。要使用API​​，您需要向远程Web服务器发出请求，然后检索所需的数据。 　　但是，为什么要使用API​​而不是可以下载的静态数据集呢?API在以下情况下很有用： 　　a.数据变化很快。股票价格数据就是一个例子。重新生成数据集并每分钟下载一次并没有实际意义-这会占用大量带宽，而且速度很慢。
Java逐层解析JSON的内存占用分析
木头大左的博客
05-15 623
哈喽，大家好，我是木头左！在当今的软件开发世界中，JSON（JavaScript Object Notation）已经成为了数据传输和存储的事实标准。由于其轻量级且易于人类阅读的特点，JSON被广泛用于Web服务、移动应用以及各种前后端交互场景。然而，当处理大量或者复杂的JSON数据时，内存占用和解析效率成为了开发者不得不面对的问题。本文将深入探讨Java中逐层解析JSON时的内存占用情况，并通过分析数据结构的底层原理，帮助开发者优化其代码，减少内存消耗，提升应用性能。
只有一台普通电脑, 用python如何读取10G的超大文件?
python技巧分享
01-12 1487
学习或者工作当中经常会碰到处理大文件的时候, 如果你只有一台普通电脑该如何处理呢? 今天跟大家分享一个处理技巧, 就算现在没有碰到, 点右上角先收藏说不定以后会用到呢! 思路 硬件条件有限, 我们可以试试用pandas分块读取, 读取文件后一般有3种处理办法: 读取后拆分为多个小文件存放 读取后筛选部分信息合并为一个文件 对数据进行汇总(数据透视)后存储 (解释: 比如原始数据是一个按时间的明细, 可以读取后按年或者按月保存问题; 这种大文件有时候列比较多, 但不一定都是我们需要的, 我们可以只筛
缓解pandas中DataFrame占用内存过大的问题
热门推荐
但行好事，莫问前程。
01-21 1万+
本文最后修改于2018-01-21，文章有问题或者转载请及时联系本人，如果对你有帮助，别忘了点下关注~ 0 背景 在我们使用pandas进行数据处理的时候，有时候发现文件在本地明明不大，但是用pandas以DataFrame形式加载内存中的时候会占用非常高的内存，本文即解决这样的问题。 1 原因 如果是计算机相关专业的同学，你应该知道int8，int16，int64的区别。如果你忘记了，那...
为什么JSON占用额外开销大
javashareauthor的博客
06-01 948
这个就相对于二进制文件占用内存少来说的。 文本文件：是基于字符编码的文件，常见的编码有ASCII编码，UNICOD。 ASCII：是基于拉丁字母的一套电脑编码系统，主要用于显示现代英语和其他西欧语言。它是最通用的信息交换标准，并等同于国际标准ISO/IEC 646 二进制文件：是基于值编码的文件(在很多问题中我们还可以采用直接的值编码,也就是说用一些比较复杂的数来编码,比如说 实数) 文本文件基本上是定长编码的，基于字符，每个字符在具体编码中是固定的; ASCII码是8个比特的编码,UNIC...
pandas 处理大文件过程
yf1015968348的博客
08-21 691
pandas 处理大文件json，csv文件过程 对Json数据进行清洗（摘出自己需要的字段，business文件较小） def getBusinessJson(): file_name = 'yelp_academic_dataset_business.json' file_name2 = "business.json" with open(file_name, 'r', encoding='UTF-8') as f: for item in jsonline
Pandas处理较大文件、读文件
MyNotes
04-03 3660
文章目录1、读取文件中前部分2、逐块读取文件3、获取指定列4、读取行 1、读取文件中前部分 通过nrows参数，来设置读取文件的前多少行，nrows是一个大于等于0的整数。 data = pd.read_csv("data.csv",nrows=5) print(data) ''' a b c 0 0 1 2 1 3 ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值