8.8 内存优化技巧

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8.8 内存优化技巧 Pandas 内存优化技巧：释放性能潜力 8.8.1 理解 Pandas 的内存使用在深入优化之前，我们需要了解 Pandas 如何使用内存。 Pandas 基于 NumPy 构建，其 Series 和 DataFrame 对象在内部使用 NumPy 数组来存储数据。 NumPy 数组通常以连续的内存块存储数据，这有利于快速的数值运算。然而，这种存储方式也意味着：数据类型很重要：不同的数据类型占用不同的内存空间。例如，比占用更多的内存。对象类型开销大：类型（通常用于存储字符串或混合类型）的开销远大于数值类型。 Pandas 会为每个对象存储一个指针，指向实际的数据，这会增加内存占用并降低性能。