Python Pandas Index.memory_usage()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas Index.memory_usage()函数返回索引的内存使用情况。它返回索引中存在的所有单个标签所使用的内存总和。

用法： Index.memory_usage(deep=False)

参数:
deep:深入反思数据，询问对象dtype以获取系统级内存消耗

返回:使用的字节

范例1：采用Index.memory_usage()函数查找Index对象使用的总内存。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Index 
idx = pd.Index(['Labrador', 'Beagle', 'Mastiff', 'Lhasa', 'Husky', 'Beagle']) 
  
# Print the Index 
idx

输出：

现在我们将使用Index.memory_usage()函数查找idx对象的内存使用情况。

# finding the memory used by the idx object 
idx.memory_usage()

输出：

该函数返回的值48表示正在使用48个字节的内存。

范例2：采用Index.memory_usage()函数检查MultiIndex对象的内存使用情况。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the MutiIndex 
midx = pd.MultiIndex.from_arrays([['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thr'], [10, 20, 30, 40]], 
                                                       names =('Days', 'Target')) 
  
# Print the MultiIndex 
midx

输出：

现在，我们将检查midx对象使用的内存量。

# return the total memory used by the multi-index object 
midx.memory_usage()

输出：

从输出中可以看到，该函数返回了180，表示midx对象正在使用180个字节的内存。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Index.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。