用法:
Series.memory_usage(index=True, deep=False)
返回系列的内存使用情况。
内存使用可以选择包括索引和
object
dtype 元素的贡献。- 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。
- int
消耗的内存字节数。
参数:
返回:
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
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- Python pandas.Series.min用法及代码示例
- Python pandas.Series.add_prefix用法及代码示例
- Python pandas.Series.str.isdecimal用法及代码示例
- Python pandas.Series.str.get用法及代码示例
- Python pandas.Series.to_csv用法及代码示例
- Python pandas.Series.dt.day_name用法及代码示例
- Python pandas.Series.sample用法及代码示例
- Python pandas.Series.head用法及代码示例
- Python pandas.Series.eq用法及代码示例
- Python pandas.Series.plot.line用法及代码示例
- Python pandas.Series.to_pickle用法及代码示例
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注:本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.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。