pandas 降低内存

pandas如何存储不同的数据类型,并大幅度降低内存使用:

1、如果有日期类型一定默认为 object类型,此时一定要转换为 datetime类型,内存优化极为有效。

2、如果有数值类型,可以转化更为高效的数值类型

3、如果有object类型,在条件允许的情况下可以转换为类别类型。

如果你还想使用 pandas 处理更大规模的数据,可以参与这个交互式课程:https://www.dataquest.io/m/163/optimizing-dataframe-memory-footprint/16/next-steps

参考:https://blog.youkuaiyun.com/weiyongle1996/article/details/78498603?locationNum=3&fps=1

### Pandas 源码中内存优化的技术实现方法 Pandas 是一个功能强大的数据处理库,其源码中包含了许多内存优化的技术细节和方法。以下是一些关键的内存优化技术实现[^1]: #### 1. 数据类型优化 Pandas 提供了多种数据类型(如 `int8`, `float32` 等),用户可以根据实际需求选择更小的数据类型以减少内存占用。通过使用适当的 dtype 参数,可以显著降低内存消耗[^2]。 ```python import pandas as pd # 示例:将整数列转换为更小的数据类型 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]}) df['A'] = df['A'].astype('int8') ``` #### 2. 使用 `categorical` 类型 对于具有大量重复值的列,可以将其转换为 `category` 类型。这种类型的内部实现是基于整数索引的映射表,因此可以极大地节省内存[^1]。 ```python # 示例:将字符串列转换为 category 类型 df['B'] = df['B'].astype('category') ``` #### 3. 内存深度分析 Pandas 提供了 `info(memory_usage='deep')` 方法,用于深入分析 DataFrame 的内存使用情况。此方法能够检测到对象引用的实际内存占用,而不仅仅是浅层估计[^2]。 ```python def info_memory(csv_file: str): df = pd.read_csv(csv_file) print(df.info(memory_usage='deep')) ``` #### 4. 延迟加载与分块读取 当处理大文件时,可以使用 `chunksize` 参数分块读取数据。这种方法避免了一次性加载所有数据到内存中,从而降低内存压力[^1]。 ```python # 示例:分块读取大文件 chunks = [] for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=10000): chunks.append(chunk) df = pd.concat(chunks, ignore_index=True) ``` #### 5. 内部数据结构优化 Pandas 在底层使用了 NumPy 数组来存储数据,同时通过 BlockManager 来管理不同数据类型的块。这种设计不仅提高了灵活性,还允许对特定数据类型进行优化[^1]。 #### 6. 缓存机制 Pandas 实现了缓存机制以避免重复计算。例如,在访问某些属性或方法时,会先检查缓存是否已存在结果,从而减少不必要的内存分配[^1]。 ---
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