函数

在处理大型数据集的时候，经常碰见python把内存吃满的情况，影响性能，此时就可以对数据集在内存中的存储方式进行优化。所用函数如下：

pandas.DataFrame.memory_usage(index=True, deep=False)
返回该数据框所用的字节数（bytes）
index参数控制索引占用字节是否出现在结果中。
deep参数返回object对象在系统层面（不是很懂）的存储消耗。

pandas.to_numeric(arg, errors=‘raise’, downcast=None)
arg参数传入数据。
error参数控制无效解析返回方式。
downcast参数选择压缩的数据类型，包含‘integer’, ‘signed’, ‘unsigned’, ‘float’四种类型。

实例

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('/newstart/data/train.csv')
df.info()

载入泰坦尼克数据集，返回以下结果：
dtype返回数据类型，发现有三种类型分别是int64,object,float64，那么可以将其压缩为int8，category，和float32。看看目前的内存消耗，总共占约83.7KB。以下为各列所耗字节数：

df.memory_usage()

Index           128
PassengerId    7128
Survived       7128
Pclass         7128
Name           7128
Sex            7128
Age            7128
SibSp          7128
Parch          7128
Ticket         7128
Fare           7128
Cabin          7128
Embarked       7128
dtype: int64

定义内存压缩函数：

def downcast(df):
    start_memory = df.memory_usage().sum() #返回一开始的使用内存
    for column in df.columns:              #循环所有列变量
        dtype_name = df[column].dtype.name #获取变量类型
        if dtype_name == 'object':
            pass                           #由于这里有姓名和船票，不方便直接转为分类变量
            #df[column] = df[column].astype('category') #像Embarked就可以转为分类变量压缩
        elif dtype_name == 'bool':                      #如果有布尔值可以转换为0,1压缩
            df[column] = df[column].astype('int8')
        elif dtype_name.startswith('int') or (df[column].round() == df[column]).all():
            df[column] = pd.to_numeric(df[column], downcast='integer')  #压缩整数列，这里年龄是浮点数也可以换成整数存储
        else:
            df[column] = pd.to_numeric(df[column], downcast='float')  #压缩浮点数
    end_memory = df.memory_usage().sum()  #返回压缩后的使用内存
    print('{:.1f}% compressed'.format(100 * (start_memory - end_memory) / start_memory))
    #返回压缩比
    return df
downcast(df)

返回结果：
43.7% compressed。和原来相比压缩近一半的存储空间。

对比上面可以发现int型数据从7128字节压缩到了891字节，也就是从int64转换为了int8，巨大提升。