Python | Pandas TimedeltaIndex.memory_usage

简介

Pandas是一个开源库，提供了高性能，易于使用的数据结构和分析工具，可用于数据挖掘和数据分析。Pandas TimedeltaIndex是Pandas时间序列数据类型之一，用于跟踪时间间隔或时间差。

TimedeltaIndex.memory_usage方法用于计算TimedeltaIndex对象在内存中占用的大小。

语法

TimedeltaIndex.memory_usage(deep=False)

参数说明：

• deep：默认为 False，表明只考虑索引本身的大小，而不考虑其引用的其他对象的大小。若设为 True，将返回每个成员的实际内存占用。

返回值

一个 int 类型的整数，表示 TimedeltaIndex 对象在字节(byte)为单位的内存占用大小。

示例

import pandas as pd

timedeltas = pd.to_timedelta(['1 days', '2 days', '3 days'])

# 创建 TimedeltaIndex 对象
tp = pd.TimedeltaIndex(timedeltas)

# 计算 TimedeltaIndex 对象在内存中占用的大小
print(tp.memory_usage())  # 96

# 深度计算 TimedeltaIndex 对象在内存中占用的大小
print(tp.memory_usage(deep=True))  # 184

在示例中，我们首先将一个普通列表转换为 Timedelta。然后，使用 pd.TimedeltaIndex() 创建了一个 TimedeltaIndex 对象。使用TimedeltaIndex.memory_usage()方法计算内存使用量，返回结果为 96 bytes。在 deep=True 参数下运行时，计算结果为 184 bytes。

结论

使用 TimedeltaIndex.memory_usage() 方法可以方便地计算 Pandas TimedeltaIndex 对象在内存中的大小。对于大数据集，对内存的消耗是一个很重要的问题，计算内存使用量可以帮助我们更好地管理数据集。