Python Pandas Series.memory_usage()用法及代碼示例

Pandas 係列是帶有軸標簽的一維ndarray。標簽不必是唯一的，但必須是可哈希的類型。該對象同時支持基於整數和基於標簽的索引，並提供了許多方法來執行涉及索引的操作。

Pandas Series.memory_usage()函數返回該係列的內存使用情況。內存使用情況可以選擇包括索引和對象dtype元素的貢獻。

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

範例1：采用Series.memory_usage()函數查找給定係列對象的內存使用情況。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([10, 25, 3, 25, 24, 6]) 
  
# Create the Index 
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp'] 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.memory_usage()函數查找給定係列對象的內存使用情況。

# return the memory usage 
result = sr.memory_usage() 
  
# Print the result 
print(result)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.memory_usage()函數已成功返回給定係列對象的內存使用情況。

範例2：采用Series.memory_usage()函數查找給定係列對象的內存使用情況。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, 16.8, 20.124, None, 18.1002, 19.5]) 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.memory_usage()函數查找給定係列對象的內存使用情況。

# return the memory usage 
result = sr.memory_usage() 
  
# Print the result 
print(result)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.memory_usage()函數已成功返回給定係列對象的內存使用情況。