多因子模型之因子（信号）测试平台----python中Pandas做处理时内存节省的技巧

    之前看到过一篇文章，讲的就是如何在使用pandas的时候降低内存的开销。笔者亲自尝试了一下，发现确实不错，但是也会有很多问题，譬如，一些第三方包（例如statsmodels、alphalens等）的运算要求数据就是float64类型的，这使得我们很尴尬呀。

    不管怎么样，如果我们自己处理数据的时候，或者第三方包支持的时候，这一系列方法还是很有用的。

1.查看dataframe占用空间

    例如，我们读取之前的所有行情和因子数据：

data = pd.read_csv('total_data.csv', index_col=0)
data.info(memory_usage='deep')	

    首先，我们读取total_data.csv这个数据，并制定第一列是index，然后，我们获取一下这个dataframe这个对象在内存中的情况。

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

Int64Index: 91427 entries, 6095 to 91426

Data columns (total 13 columns):

date            91427 non-null object

open            91427 non-null float64

close           91427 non-null float64

high            91427 non-null float64

low             91427 non-null float64

volume          91427 non-null float64

openinterest    91427 non-null int64

raw_factor      91427 non-null float64

sec_id          91427 non-null object