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Python dask.dataframe.Series.memory_usage用法及代码示例


用法:

Series.memory_usage(index=True, deep=False)

返回系列的内存使用情况。

此文档字符串是从 pandas.core.series.Series.memory_usage 复制而来的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

内存使用可以选择包括索引和object dtype 元素的贡献。

参数：

index：布尔值，默认为真

指定是否包含 Series 索引的内存使用情况。

deep：布尔值，默认为 False

如果为 True，则通过询问 object dtypes 来深入检查数据以了解系统级内存消耗，并将其包含在返回值中。

返回：

int

消耗的内存字节数。

例子：

>>> s = pd.Series(range(3))  
>>> s.memory_usage()  
152

不包括索引给出了其余数据的大小，这必然更小：

>>> s.memory_usage(index=False)  
24

object 值的内存占用默认被忽略：

>>> s = pd.Series(["a", "b"])  
>>> s.values  
array(['a', 'b'], dtype=object)
>>> s.memory_usage()  
144
>>> s.memory_usage(deep=True)  
244

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.dataframe.Series.memory_usage。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。