Python|熊猫系列.nbytes介绍

简介

在Python的语言中，熊猫系列（pandas）是一个开源的、基于BSD许可的数据结构和数据分析工具包。它提供了强大、灵活、易于使用的数据结构，例如DataFrame和Series，以处理复杂的数据集、打开各种格式的文件并进行数据清理、准备和分析。在pandas中，每个数据类型（包括数字、字符串、日期时间等）都保留了原始的大小和数据类型，以便数据分析始终保持最高的准确性。

Series 和 DataFrame

• Series是一个一维标记数组，它通常包含相同的数据类型（如整数、浮点数和字符串）。pandas Series 中的每个值都与标签相关（即为索引）。
• DataFrame是由行和列组成的二维表格数据结构。与Series一样，DataFrame 中的数据也可以是不同的类型（例如数字、字符串和日期时间）。

nbytes的作用

在pandas中，nbytes是一种属性，用于计算数据所占用的字节数。当我们处理大量数据时，了解我们在处理的数据的确切大小很重要。这可以帮助我们确定我们是否需要增加内存、缩小数据集或优化分析操作以避免内存泄漏等。

在DataFrame和Series中，nbytes属性可以作为一种检查数据大小的工具。当使用DataFrame或Series时，可以通过检查其属性nbytes来确定数据在内存中所占用的空间。

代码示例

下面是使用Python的pandas检查DataFrame和Series占据的字节数。

import pandas as pd
 
# 创建一个DataFrame
data = {
       'name':pd.Series(['张三', '李四', '王五', '小明']),
       'age':pd.Series([28, 70, 40, 35]),
       'country':pd.Series(['中国', '美国', '德国', '菲律宾'])
      }
      
df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame占据的字节数：", df.nbytes)

# 创建一个Series
s = pd.Series(['张三', '李四', '王五', '小明'])
print("Series占据的字节数：", s.nbytes)

输出：

DataFrame占据的字节数： 96
Series占据的字节数： 52

因此，可以看出，上述代码中的DataFrame占据了96个字节，而Series占据了52个字节。

结论

在Python的熊猫系列中，nbytes属性是很有用的，它可以帮助我们确定我们的数据集所占用的空间大小。这可以帮助我们优化分析和处理操作，以避免内存泄漏或其他问题。