开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么在相同数据的情况下，系列的内存使用量大约是DataFrame的1.5倍？

在相同数据的情况下，系列（Series）的内存使用量大约是DataFrame的1.5倍的原因是因为Series和DataFrame在内存使用上有一些差异。

Series是一维的数据结构，类似于一列数据，而DataFrame是二维的数据结构，类似于一个表格。在内存中，DataFrame需要额外存储列名、索引等元数据信息，而Series只需要存储数据本身和索引。

另外，DataFrame可以包含多个不同类型的列，每个列的数据类型可能不同，因此需要额外的内存来存储不同类型的数据。而Series只包含一种类型的数据，因此在内存使用上相对更加紧凑。

此外，DataFrame还可以具有多级索引（MultiIndex），用于表示更复杂的数据结构，这也会增加内存的使用量。

综上所述，相同数据情况下，DataFrame相对于Series需要更多的内存来存储额外的元数据信息、不同类型的数据以及可能存在的多级索引。

腾讯云相关产品推荐：

腾讯云数据库TDSQL：提供高性能、高可用的数据库服务，适用于存储和管理大量结构化数据。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
腾讯云云服务器CVM：提供弹性、可靠的云服务器，可用于搭建各种应用和服务。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云对象存储COS：提供安全、稳定、低成本的云端存储服务，适用于存储和管理各种类型的数据。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos

相关搜索:Java实例内存使用量在没有请求的情况下上升为什么使用read_csv()创建的DataFrame与使用DataFrame()创建的具有相同数据的a不同？在不增加内存的情况下创建笛卡尔乘积DataFrame 解析数据--在缺少数据的情况下伪造DataFrame 为什么pandas.DataFrame.mean()可以工作，而pandas.DataFrame.std()不能处理相同的数据为什么在keras中，随着批量大小的增加，GPU内存使用量不会增加？为什么SpringBoot应用程序的堆内存使用量一直在增加？为什么这个函数在不考虑输入的情况下返回相同的值？海量数据。在不耗尽内存的情况下迭代的最好方法？为什么我无法在具有相同ip系列的其他PC上调用WCF RESTful服务 Spark:在不创建额外数据帧的情况下合并相同数据帧的列为什么在没有相同的同义词集的情况下，tmp仍然打印1？在R中，熔化的数据使用ggplot。为什么相同的手动构建的数据集会失败？在没有iPhone的情况下，我可以在iWatch应用系列2的NSUserDefaults中存储多少数据？在值相同的情况下合并pandas数据帧单元格为什么msvcrt.getch()在不按任何键的情况下总是得到相同的输入是否保证结构中相同类型的变量在没有填充的情况下在内存中是连续的？为什么弹性搜索容器的内存使用量一直在增加，而使用率却很低？为什么IoTDB在MManager和TimeseriesIndexTree中存储相同的模式数据为什么在没有刷新和清除JPA的情况下不更新我的数据

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

实操 | 内存占用减少高达90%，还不用升级硬件？没错，这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

在这篇文章中，我们将介绍 Pandas 的内存使用情况，以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型，将数据框的内存占用量减少近 90%。...DataFrame.info() 的方法为我们提供数据框架的更多高层次的信息，包括数据大小、类型、内存使用情况的信息。...默认情况下，Pandas 会占用和数据框大小差不多的内存来节省时间。因为我们对准确度感兴趣，所以我们将 memory_usage 的参数设置为 ‘deep’，以此来获取更准确的数字。...让我们创建一个原始数据框的副本，然后分配这些优化后的数字列代替原始数据，并查看现在的内存使用情况。虽然我们大大减少了数字列的内存使用量，但是从整体来看，我们只是将数据框的内存使用量降低了 7%。...最后，我们来看看这个列在转换到 category 类型之前和之后的内存使用情况。可以看到，内存使用量从原来的 9.8MB 降到了 0.16MB，相当于减少了 98%！

3.6K4 0

【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

attendance- 比赛出席人数我们可以用Dataframe.info()方法来获得我们dataframe的一些高level信息，譬如数据量、数据类型和内存使用量。...这个方法默认情况下返回一个近似的内存使用量，现在我们设置参数memory_usage为'deep'来获得准确的内存使用量：我们可以看到它有171907行和161列。...Dataframe对象的内部表示在底层，pandas会按照数据类型将列分组形成数据块（blocks）。...由于不同类型的数据是分开存放的，我们将检查不同数据类型的内存使用情况，我们先看看各数据类型的平均内存使用量：由于不同类型的数据是分开存放的，我们将检查不同数据类型的内存使用情况，我们先看看各数据类型的平均内存使用量...最后，我们来看看这一列在转换为category类型前后的内存使用量。存用量从9.8兆降到0.16兆，近乎98%的降幅！

8.7K5 0

pandas 处理大数据——如何节省超90%内存

DataFrame的内部呈现在内部机制中，pandas 会将相同类型的数据分为一组。下面是pandas 如何存储DataFrame中的前12个变量： ?...因为存储在DataFrame中的真实值经过了优化，因此数据块没有引用列名。BlockManager类保证了行列和真实数据块的映射，相当于获取低层数据的API。...使用 DataFrame.select_dtypes 只选择整型列，然后优化数据类型并对比内存使用量： # 计算内存使用量 def mem_usage(pandas_obj): if isinstance...每一个指针使用1字节，每一个字符串使用的字节数和存储在python中单独存储字符串使用的字节数相同。...但是在其他情况下可能不会这样，所以要执行上述检查操作。内存使用量从 752.72 MB 降到 52.67 MB，降低了 93%左右。

6.2K3 0

进步神速，Pandas 2.1中的新改进和新功能

Pandas团队花了相当长的时间研究了这个问题。第一个基于PyArrow的字符串dtype在pandas 1.3中可用。它有潜力将内存使用量减少约70％并提高性能。...接下来查看一个示例： ser = pd.Series([1, 2, 3]) 0 1 1 2 2 3 dtype: int64 本示例有一个包含整数的系列，结果将是整数数据类型。...Object是唯一可以容纳整数和字符串的数据类型。这对许多用户来说是一个很大的问题。Object列会占用大量内存，导致计算无法正常进行、性能下降等许多问题。...在过去，DataFrame中的静默数据类型更改带来了很大的困扰。...ser.iloc[1] = "a" 类似本文示例的操作将在pandas 3.0中引发错误。DataFrame的数据类型在不同操作之间将保持一致。

1K1 0

资源 | Pandas on Ray：仅需改动一行代码，即可让Pandas加速四倍

在我的案例中，我想在 10KB 和 10TB 的数据上使用相同的 Pandas 脚本，并且希望 Pandas 在处理这两种不同量级的数据时速度一样快（如果我有足够的硬件资源的话）。...Pandas on Ray 主要针对的是希望在不切换 API 的情况下提高性能和运行速度的 Pandas 用户。...我什么时候应该调用 .persist() 将 DataFrame 保存在内存中？这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？我什么时候应该重新分割数据帧？...然而，如果一个 Python 进程需要将一个小的 Pandas 数据帧发送到另一个进程，则该数据帧必须通过 Pickle 进行串行化处理，然后在另一个进程中进行去串行化处理，因为这两个进程没有共享内存。...注：第一个图表明，在像泰坦尼克数据集这样的小数据集上，分发数据会损害性能，因为并行化的开销很大。 MAX 案例研究为了查看逐行操作和逐列操作时三者的对比结果，我们继续在相同的环境中进行实验。 ?

3.4K3 0

HashMap你真的了解吗?

然后，该函数遍历列表以查找具有相同键的条目（使用键的 equals() 函数）。在 get() 的情况下，该函数返回与条目关联的值（如果条目存在）。...JAVA 8 使用 JAVA 8 实现，获取内存使用量变得有点复杂，因为节点可以包含与条目相同的数据或相同的数据加上 6 个引用和一个布尔值（如果它是 TreeNode）。...获取条目 K 将花费 6 次迭代图片在这个平衡良好的 HashMap 的情况下，获取 Entry K 将花费 3 次迭代。两个 HashMap 存储相同数量的数据并且具有相同的内部数组大小。...但是有一个缺点：如果你设置了一个非常高的数组大小，比如 2^28 而你只在数组中使用了 2^26 个桶，你会浪费很多内存（在这种情况下大约是 2^30 字节）。...^28 而你只在数组中使用了 2^26 个桶，你会浪费很多内存（在这种情况下大约是 2^30 字节）。

2.2K3 0

把Stable Diffusion模型塞进iPhone里，做成APP一分钟出图

该应用在最新的 iPhone 14 Pro 上生成图片仅需一分钟，使用大约 2GiB 的应用内存，另外还需要下载大约 2GiB 的初始数据才能开始使用。...在自注意力计算期间，有一个大小为 16x4096x4096 的批处理矩阵，对该矩阵应用 softmax 后，大约是 FP16 中的 500MiB，并且可以「inplace」完成，这意味着它可以安全地重写其输入而不会损坏...在 FP16 精度下峰值内存使用量大约是 6GiB，显然比预期的内存使用量多太多，这是怎么回事？作者详细分析了原因，首先他没有按照常见的 TensorFlow 方式使用 MPSGraph。...即使输入和输出张量都指向相同的数据，MPSGraph 也会分配一个额外的输出张量，然后将结果复制到指向的位置。...通过切换到 Metal Performance Shaders，项目作者又回收了 500MiB，性能损失约为 1%，最终将内存使用量减到了理想的 2GiB。

1.6K1 0

Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

尽管与DataFrame相比，它的实际重要性正在减弱（你完全可以在不知道Series是什么的情况下解决很多实际问题），但如果不先学习Series和Index，可能很难理解DataFrame的工作原理。...对于非数字标签来说，这有点显而易见：为什么（以及如何）Pandas在删除一行后，会重新标记所有后续的行？对于数字标签，答案就有点复杂了。...索引有一个名字（在MultiIndex的情况下，每一层都有一个名字）。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。...这个惰性的对象没有任何有意义的表示，但它可以是：迭代（产生分组键和相应的子系列--非常适合于调试）： groupby 以与普通系列相同的方式进行查询，以获得每组的某个属性（比迭代快）：所有操作都不包括...一个函数f接受一个组x（一个系列对象），并用g.transform(f)生成一个与x相同大小的系列对象（例如，cumsum()）。在上面的例子中，输入的数据被排序了。

2882 0

超详细整理！Pandas实用手册（PART I）

作者 | LeeMeng 整理 | NewBeeNLP 这一系列一共三部分，里面的一些技巧可能暂时用不上，但是相信总有一天你会接触到，建议收藏每一小节对应代码大家可以在我共享的colab上把玩,...为了最大化重现性，我还是会建议将数据载到本地备份之后，再做分析比较实在。优化内存使用量 你可以透过df.info查看DataFrame当前的内存用量： ?...这边使用的df不占什么内存，但如果你想读入的DataFrame很大，可以只读入特定的栏位并将已知的分类型（categorical）栏位转成category型态以节省内存（在分类数目较数据量小时有效）：...读入并合并多个CSV档案成单一DataFrame 很多时候因为企业内部ETL或是数据处理的方式（比方说利用Airflow处理批次数据），相同类型的数据可能会被分成多个不同的CSV档案储存。...另外注意刚刚设定的max_colwidth是会被套用到所有DataFrame的。因此这个DataFrame的Name栏位显示的宽度还跟上个DataFrame相同：都被缩减了。

1.8K3 1

基准测试Linkerd和Istio

最近，我们在两个项目的最新版本中，重复了这些实验。我们的结果显示，Linkerd 不仅保持了比 Istio 更快的速度，而且在此过程中，消耗的数据平面内存和 CPU，也少了一个数量级。...换句话说，在运行的任何时间点，来自控制平面的最高内存使用量（作为一个整体，即将所有子组件聚合在一起）被报告为该运行的控制平面内存使用量。...类似地，任何单个数据平面代理的最高内存使用量都被报告为运行时的数据平面使用量。它以类似的方式测量 CPU 使用率，使用 CPU 时间作为指标。...从控制平面开始，我们看到 Istio 的控制平面平均使用 837mb，大约是 Linkerd 控制平面 324mb 内存消耗的 2.5 倍。...在我们的案例中，我们明确地关注于首先找到一个低变化的环境来运行测试。 Linkerd 为什么更快更轻？

8722 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十四）

这是对提高性能的补充，后者侧重于加快适��内存的数据集的分析。加载更少的数据假设我们在磁盘上的原始数据集有许多列。...这个工作流程的峰值内存使用量是最大块的内存，再加上一个小系列存储到目前为止的唯一值计数。只要每个单独的文件都适合内存，这将适用于任意大小的数据集。...此工作流的峰值内存使用量是最大的单个块，再加上一个小系列，用于存储到目前为止的唯一值计数。只要每个单独的文件都适合内存，这将适用于任意大小的数据集。...内存使用情况在调用 info() 时，DataFrame 的内存使用情况（包括索引）会显示出来。...NA支持的情况下，主要的牺牲品是无法在整数数组中表示 NA。

3930 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十七）

=），长度与分类数据相同。所有与另一个分类系列的比较（==、!=、>、>=、<和<=），当ordered==True且categories相同时。所有分类数据与标量的比较。...注意事项内存使用 Categorical 的内存使用量与类别数量加上数据长度成正比。相比之下，object dtype 是数据长度的常数倍。...导致非分类数据类型的合并可能会导致更高的内存使用量。使用.astype或union_categoricals来确保获得category结果。...注意事项内存使用 Categorical的内存使用量与类别数和数据长度成正比。相比之下，object dtype 是数据长度的常数倍。...内存使用 Categorical 的内存使用量与类别数量加上数据长度成正比。相比之下，object dtype 是数据长度的常数倍。

4621 0

稀疏矩阵的概念介绍

在机器学习中，如果我们的样本数量很大，在大多数情况下，首选解决方案是减少样本量、更改算法，或者通过添加更多内存来升级机器。这些方案不仅粗暴，而且可能并不总是可行的。...由于大多数机器学习算法都期望数据集（例如常用的 DataFrame）是保存在内存中的对象（因为内存读取要比磁盘读取快不止一个量级），所以升级硬件这种解决方案基本上会被否定。...所以科学家们找到的一种既能够保存信息，又节省内存的方案：我们称之为“稀疏矩阵”。背景 Pandas的DataFrame 已经算作机器学习中处理数据的标配了，那么稀疏矩阵的真正需求是什么？...这意味着，超过 90% 的数据点都用零填充。回到嘴上面的图，这就是上面我们看到为什么pandas占用内存多的原因。我们为什么要关心稀疏矩阵？好吧，使用稀疏矩阵有很多很好的理由。...0.9 倍，上面计算出的数据集的稀疏度也是 0.96，基本类似通过这个简单的技巧，我们减少了数据集的内存使用量。

1.1K3 0

稀疏矩阵的概念介绍

在机器学习中，如果我们的样本数量很大，在大多数情况下，首选解决方案是减少样本量、更改算法，或者通过添加更多内存来升级机器。这些方案不仅粗暴，而且可能并不总是可行的。...由于大多数机器学习算法都期望数据集（例如常用的 DataFrame）是保存在内存中的对象（因为内存读取要比磁盘读取快不止一个量级），所以升级硬件这种解决方案基本上会被否定。...所以科学家们找到的一种既能够保存信息，又节省内存的方案：我们称之为“稀疏矩阵”。背景 Pandas的DataFrame 已经算作机器学习中处理数据的标配了，那么稀疏矩阵的真正需求是什么？...这意味着，超过 90% 的数据点都用零填充。回到最上面的图，这就是上面我们看到为什么pandas占用内存多的原因。我们为什么要关心稀疏矩阵？好吧，使用稀疏矩阵有很多很好的理由。...通过这个简单的技巧，我们减少了数据集的内存使用量。让我们继续进行模型训练时间比较。模型训练时间对比在这里将使用 sklearn API 测试流行的机器学习算法。 1.

1.7K2 0

数据分析利器 pandas 系列教程（六）：合并上百万个 csv 文件，如何提速上百倍

如开篇初衷，这个系列教程对于基础知识的引导，不求细致而大全，但求细致而实用，过完基础知识以后就是实战 tricks 的集锦，这些都是笔者在实际工作中用到的解决方案，求小而精，抛砖引玉。...回到今天的正题，加速 pandas 合并 csv ~ 在上一篇的教程数据分析利器 pandas 系列教程（五）：合并相同结构的 csv 分享了合并的思路和代码， # -*- coding: utf-8...最开始我为什么要设计成 for 循环中读一个 csv 就合并一次呢，因为我觉得读取全部文件到内存中再合并非常吃内存，设计成这样保存每次只有一个两个 dataframe 即 df 和 all_df 驻留在内存中...Java 内功心法：为什么阿里巴巴不建议在 for 循环中使用"+"进行字符串拼接；我觉得今天的推送和这个心法有异曲同工之妙，我愿改个标题：为什么BuyiXiao 不建议在 for 循环中使用 append...或者 concat 进行 dataframe 拼接或者更干脆些：为什么 BuyiXiao 不建议在 for 循环中进行 dataframe 拼接。

5402 0

python数据分析专用数据库，与pandas结合，10倍提速+极致体验

前言你有想过在 pandas 中直接使用 sql吗？我知道许多小伙伴已经知道一些库也可以做到这种体验，不过他们的性能太差劲了(基于sqlite，或其他服务端数据库)。...我知道之前就有其他的库可以做到这种体验，但是必需强调，duckdb 是直接使用 dataframe 的内存数据(因为底层数据格式通用)，因此，这个过程中的输入和输出数据的传输时间几乎可以忽略不计。...并且，这个过程中，duckdb比 pandas 更快处理数据(多线程)，并且内存使用量也比 pandas 要低得多。...---- sql 的一些语法小痛点，duckdb 也在努力解决现在我们需要加载所有的销售数据文件，如果使用 pandas 加载，则是这样子：行3：得到 data 目录下所有 csv 的文件路径行...同时还支持通配符默认情况下，duckdb 会把 csv 的第一行也加入到记录中：可以使用内置函数，通过参数设定一些加载规则：行4： read_csv_auto 可以设置具体加载文件时的设定不过

2.2K7 1

Pandas图鉴(三)：DataFrames

创建一个DataFrame 用已经存储在内存中的数据构建一个DataFrame竟是如此的超凡脱俗，以至于它可以转换你输入的任何类型的数据：第一种情况，没有行标签，Pandas用连续的整数来标注行。...这里需要注意，从二维NumPy数组中构建数据框架是一个默认的视图。这意味着改变原始数组中的值会改变DataFrame，反之亦然。此外，它还可以节省内存。...为了使其发挥作用，这两个DataFrame需要有（大致）相同的列。这与NumPy中的vstack类似，你如下图所示：在索引中出现重复的值是不好的，会遇到各种各样的问题。...这就是为什么merge和join有一个排序参数。...'].sum()或 df.groupby('product')['quantity'].sum().reset_index() 但是，尽管外观不寻常，在很多情况下，系列的行为就像一个DataFrame，

4002 0

如何通过Maingear的新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

人们为什么仍然使用GPU？一般来说，GPU之所以快，是因为它们具有高带宽的内存和以比传统CPU更高的速率执行浮点运算的硬件[1]。GPU的主要任务是执行渲染3D计算机图形所需的计算。...在并行处理大数据块的情况下，此设计比通用中央处理器（CPU）更有效的算法-Wikipedia上的CUDA文章 [2] 基本上，机器学习会执行处理大量数据的操作，因此GPU在执行ML任务时非常方便。...可以像Pandas一样创建系列和数据框： import numpy as np import cudf s = cudf.Series([1,2,3,None,4]) df = cudf.DataFrame...在大多数情况下，cuML的Python API与sciKit-learn中的 API匹配。...此数据帧使用大约15 GB的内存）训练XGBoost模型在CPU上花费1分钟46s（内存增量为73325 MiB），在GPU上仅花费21.2s（内存增量为520 MiB）。

1.9K4 0

关于Spark的面试题，你应该知道这些！

5、Mapreduce和Spark的都是并行计算，那么他们有什么相同和区别？...Yarn通过队列的方式，管理同时运行在Yarn集群中的多个服务，可根据不同类型的应用程序负载情况，调整对应的资源使用量，实现资源弹性管理。...缺点：序列化和反序列化的性能开销很大，大量的网络传输；构建对象占用了大量的heap堆内存，导致频繁的GC（程序进行GC时，所有任务都是暂停） DataFrame DataFrame以...优点： DataFrame带有元数据schema，每一列都带有名称和类型。 DataFrame引入了off-heap，构建对象直接使用操作系统的内存，不会导致频繁GC。...DataFrame可以从很多数据源构建； DataFrame把内部元素看成Row对象，表示一行行的数据 DataFrame=RDD+schema 缺点：编译时类型不安全；不具有面向对象编程的风格。

1.7K2 1

如何应对大数据分析工程师面试Spark考察，看这一篇就够了

为什么考察Spark？ Spark作为大数据组件中的执行引擎，具备以下优势特性。高效性。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。...对于任何一家已经部署好Hadoop基础集群的企业来说，在不需要进行任何数据迁移和处理的情况下，就可以快速使用上Spark强大的数据处理和计算能力。...DataSet和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别在于每一行的数据类型和字段类型是否明确。...执行过程 28、为什么要进行序列化？序列化可以对数据进行压缩减少数据的存储空间和传输速度，但是数据在使用时需要进行反序列化，比较消耗CPU资源。 29、Spark如何提交程序执行？...，针对这种问题，在不增加内存的情况下，可以通过减少每个Task的大小，以便达到每个Task即使产生大量的对象Executor的内存也能够装得下。

1.7K2 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭