如何在pandas中分配内存

在pandas中，可以使用memory_usage()方法来查看DataFrame或Series对象占用的内存大小。如果需要分配更多的内存给DataFrame对象，可以使用astype()方法将数据类型转换为占用更少内存的类型。

以下是在pandas中分配内存的一般步骤：

使用memory_usage()方法查看DataFrame或Series对象的内存占用情况。

df.memory_usage()

使用astype()方法将数据类型转换为占用更少内存的类型。例如，可以将整数类型转换为更小的整数类型（如int8、int16、int32）或将浮点数类型转换为更小的浮点数类型（如float16、float32）。

df['column_name'] = df['column_name'].astype('int8')

对于字符串类型的列，可以使用category类型来减少内存占用。首先，将列的数据类型转换为category类型，然后再进行其他操作。

df['column_name'] = df['column_name'].astype('category')

如果DataFrame中有很多重复的字符串值，可以使用intern=True参数来共享相同的字符串对象，从而减少内存占用。

df['column_name'] = df['column_name'].astype('category', intern=True)

使用info()方法查看DataFrame的内存占用情况，以确保内存分配的效果。

df.info()

需要注意的是，内存分配的效果取决于数据的特点和使用的数据类型。在实际应用中，可以根据数据的特点和需求进行适当的内存优化。

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，可以直接高效的无锁的方式进行分配；如下：对象被分到不同的内存大小组中的链表中。...：如果要分配的页数小于pageCachePages/4=64/4=16页，那么就尝试从pcache申请内存；如果申请的内存比较大或者线程的页缓存中内存不足，会通过runtime.pageAlloc.alloc...三、总结本文先介绍了如何对go的汇编进行调试，然后分了三个层次来讲解go中的内存分配是如何进行的。...对于小于32k的对象来说，go通过无锁的方式可以直接从mcache获取到对应的内存，如果mcache内存不够，先是会到mcentral中获取内存，最后才到mheap中申请内存。...对于大对象（>32k）来说可以直接mheap中申请，但是也有一定的优化，当大对象需要分配的页小于16页时会直接从pageCache中分配，否则才从堆页中获取。

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