Când lucrați cu seturi mari de date în Python, optimizarea tipurilor de date poate reduce consumul de memorie cu până la 80%. Metoda df.memory_usage(deep=True) inspectează memoria reală alocată, inspectând inclusiv obiectele Python interne referențiate de coloanele de tip object (stringuri).
Exemplu: Identificarea coloanelor consumatoare și optimizarea tipurilor
import pandas as pd
# Inspecția memoriei în MegaBytes:
consum_mb = df.memory_usage(deep=True) / (1024 * 1024)
print(consum_mb.round(2))
# Conversia unei coloane text cu puține valori unice în tipul 'category':
df["departament"] = df["departament"].astype("category")
# Noua dimensiune a memoriei:
print(f"Total nou: {df.memory_usage(deep=True).sum() / (1024 * 1024):.2f} MB")
Întrebări & Exemple de Cod:
Inspecția Memoriei RAM cu DataFrame.memory_usageAi o nelămurire despre utilizarea comenzii
Inspecția Memoriei RAM cu DataFrame.memory_usagesau ai descoperit un truc / fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți programatori!Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau exemple de cod pentru această pagină. Dacă ai întâlnit o problemă sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru a-i ajuta pe ceilalți.