过滤数据帧会增加 ram 的使用吗？

Question

假设我有 16 GB 的内存。我有一个内存中的 DataFrame (df)，大约有 8 个演出。假设我想将此 df 保留在内存中，但我必须对其进行过滤以用于其他目的。

所以我做了类似的事情

filtered = df.iloc[x, y]

然后说 filtered 就像 2 场演出。

这是否意味着我的内存使用量现在是 10 gig，还是仍然是 8 gig？

我正在尝试弄清楚如何构建某些东西，同时保持 ram 的高效使用。

也许如果我使用它而不是创建一个新变量它保持在 8，否则它会增加？

trainOn(df.iloc[x, y])

你怎么看？

Answer 1

这取决于你如何进行过滤。 pandas documentation 表示：

Whether a copy or a reference is returned for a setting operation, may depend on the context.

这里有一个小例子来演示这两种可能的行为。首先，当您将 df.iloc 与切片一起使用时，它 returns 是原始数据帧的视图，因此内存负载几乎不会受到影响：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.array(range(9)).reshape((3, 3)))

filtered = df.iloc[:2, :2]
df.iloc[0, 0] = 777

print(filtered)

     0  1
0  777  1
1    3  4

其次，改用布尔过滤器，显然返回了一个副本，因此这会影响内存负载：

df = pd.DataFrame(np.array(range(9)).reshape((3, 3)))

x = y = [True, False, True]
filtered = df.iloc[x, y]
df.iloc[0, 0] = 777

print(filtered)

   0  2
0  0  2
2  6  8

过滤数据帧会增加 ram 的使用吗？

does filtering a dataframe result in an increase use of ram?

python

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in-memory-database

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