如何向下转换 Pandas 中的数字列？

Question

如何优化数据帧内存占用并为数字列找到最佳（最少）数据类型dtypes。例如：

   A        B    C         D
0  1  1000000  1.1  1.111111
1  2 -1000000  2.1  2.111111

>>> df.dtypes
A      int64
B      int64
C    float64
D    float64

预期结果：

>>> df.dtypes
A       int8
B      int32
C    float32
D    float32
dtype: object

Answer 1

您可以像@anurag 提到的那样在 to_numeric with selectig integers and floats columns by DataFrame.select_dtypes, it working from pandas 0.19+ 中使用参数 downcast，谢谢：

fcols = df.select_dtypes('float').columns
icols = df.select_dtypes('integer').columns

df[fcols] = df[fcols].apply(pd.to_numeric, downcast='float')
df[icols] = df[icols].apply(pd.to_numeric, downcast='integer')

print (df.dtypes)
A       int8
B      int32
C    float32
D    float32
dtype: object