Los informes de Pandas y su efectividad en python pueden inducir a error. La biblioteca de pandas es LA herramienta para la limpieza, preparación y análisis de datos en Python. Una vez que encuentres su uso alrededor de su API expansiva, es un placer trabajar con ella. Pandas almacena sus datos en la memoria, lo que hace que las operaciones sean rápidas. La desventaja es que es posible que un gran conjunto de datos no quepa en la memoria de su máquina, paralizando su trabajo.
A menudo, es útil saber cuánta memoria ocupa su DataFrame de pandas. En este artículo, veremos formas de obtener el verdadero uso de la memoria para sus objetos pandas, pues es muy útil en el desarrollo con Python.
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A diferencia de otros dtypes, una columna de dtype de objeto no tiene una asignación de memoria fija que sea la misma para cada celda. La cantidad de memoria utilizada depende del número de caracteres. Más caracteres significa más memoria. Ten en cuenta que si utilizas la práctica extensión JupyterLab del inspector de variables, también muestra el tamaño inexacto de MB mayor al real.
Se necesitan recursos para ir a contar. Y el equipo de desarrollo de pandas, a quien todos deberíamos agradecer por su increíble trabajo, por cierto, tomó la decisión de ahorrar recursos de forma predeterminada.
La biblioteca de Pandas, para Python, ahora convierte datos categóricos en la categoría dtype. Cambiar nuestras columnas de objetos favoritos a categóricas reduce la huella de memoria a 4.8 MB de acuerdo con memory_usage (). Pasar deep = True da como resultado un aumento insignificante en el uso de memoria mostrado. La gran conclusión es que el objeto dtype ocupaba más de 50 veces más memoria que el categórico dtype. Por eso, se recomienda utilizar df.astype ("categoría") si se convierte un DataFrame completo.
Además, al usar una matriz dispersa se aumenta la eficacia, especialmente si se tienen datos escasos en el código de Python. Los datos escasos son datos que tienen principalmente el mismo valor. 10 millones de valores float64 utilizan 80 MB de memoria. Si la mayoría de esos valores son los mismos, Pandas puede ahorrar una gran cantidad de memoria convirtiéndola en escasa. Hacer que todos menos 10 de esos valores sean iguales y convertir a dispersos reduce la memoria a .000248 MB. Asi, convierte a disperso con pd.arrays.SparseArray ().
Por otro lado, leer en un subconjunto de filas de datos a la vez con el argumento chunksize con la función read_csv (). Esto crea un objeto Pandas y su efectividad en python TextFileReader. Es como un generador de Python. Luego, recorre varias filas hasta completarlas todas. Ahora, echa un vistazo a Dask. Proporciona soluciones informáticas distribuidas: distribuye los datos y procesa sus datos en varias máquinas. La familia de paquetes dask imita la API de pandas y otras API de ciencia de datos de Python comunes. En resumen, cada vez en más eficaz el uso en Pandas en la codificación de Python.
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