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尝试使用df.idxmax时内存不足

当使用df.idxmax时内存不足，这通常是由于数据框（DataFrame）的大小超过了系统可用内存的限制。df.idxmax是pandas库中的一个函数，用于返回每列中最大值所在的索引位置。

解决这个问题的方法有以下几种：

增加系统内存：如果你的计算机配置允许，可以考虑增加系统内存，以便能够处理更大的数据框。这可以通过添加物理内存条或者使用云计算服务提供商的高内存实例来实现。
减少数据框的大小：如果增加系统内存不可行，可以尝试减少数据框的大小。可以通过以下几种方式来实现：
- 删除不必要的列：如果数据框中包含不需要的列，可以使用df.drop函数将其删除，从而减小数据框的大小。
- 压缩数据类型：可以将数据框中的数值列转换为更小的数据类型，例如将整数列转换为int8或int16，将浮点数列转换为float16或float32。这可以通过使用pandas的astype函数来实现。
- 分块处理数据：如果数据框太大无法一次加载到内存中，可以考虑使用pandas的分块处理功能，将数据分成多个较小的块进行处理。
使用其他方法替代df.idxmax：如果数据框的大小超出了系统内存的限制，可以尝试使用其他方法来获取最大值所在的索引位置。例如，可以使用numpy库的argmax函数来实现类似的功能。

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相关搜索:尝试使用Postman导致内存不足异常 Tensorflow:尝试分配1.5KiB时内存不足尝试使用TIdHTTP下载文件时出现“扩展内存流时内存不足”错误使用Ray Tune进行的每隔一次尝试时内存不足使用perl()时MATLAB内存不足使用PyTorch时CUDA内存不足尝试在CSV中查找和替换时内存不足尝试使用Aeson解析115MB JSON文件时，Haskell程序内存不足使用numpy保存列表时内存不足使用psql恢复时postgres内存不足使用firebase angular时内存不足崩溃在R中尝试使用apply而不是for循环执行任务时内存不足使用interp1时内存不足。Matlab 使用WebImage.Resize时内存不足异常内存不足时Memsql崩溃 webpack编译时内存不足尝试使用readAsText时使用TypeMismatchError 尝试使用Django时使用ImportError 使用Keras训练模型时出现内存不足错误使用TensorFlow运行多gpu cnn时内存不足

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基于Spark Tensorflow使用CNN处理NLP的尝试

我觉得使用CNN去处理一些NLP的分类问题，是非常不错的。...主要好处有： 1、CNN能自动抽取出一些高级特征，减少了特征工程的时间 2、使用WordEmbedding技术将词汇表达为向量后，可以很方便的将文本表示为类似图片的2D向量 3、神经网络表达能力强缺点的话...Zepplin是一个很好的工具，方便算法工程师做预处理，我们给力的运维同学还把tensorflow也集成进了zepplin,方便我们使用。...最好还是应该采用部分预加载的方式，或者使用tensorflow queue的机制来喂数据，否则数据量大了，内存就不够用了。...不过在实际操作中，通过组合使用spark + tensorflow, 然后使用zepplin 进行交互操作，整个过程还是相当让人愉悦的。

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