pandas.Index.memory_usage#

Index.memory_usage(deep=False)[源代码]#

值的内存使用情况。

Parameters:

deepbool，默认 False: 深入检查数据，查询 object dtypes 的系统级内存消耗。

Returns:

使用的字节数

参见

numpy.ndarray.nbytes: 数组元素消耗的总字节数。

Notes

内存使用不包括由不是数组组件的元素消耗的内存（如果 deep=False 或在 PyPy 上使用）。

Examples

>>> idx = pd.Index([1, 2, 3])
>>> idx.memory_usage()
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请给出一个简单的 Pandas 代码示例

下面是一个简单的 Pandas 用法示例：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    "order_id": [1001,1002,1003,1004,1005],
    "city": ["Beijing","Shanghai","Beijing","Shenzhen","Shanghai"],
    "category": ["Book","Pen","Book","Notebook","Book"],
    "price": [58,5,58,12,58],
    "quantity": [2,10,1,5,3]
})

# 计算订单总金额
df["total_amount"] = df["price"] * df["quantity"]

# 按城市统计销售额
city_sales = df.groupby("city", as_index=False)["total_amount"].sum().sort_values(by="total_amount", ascending=False)
print("各城市销售额：\n", city_sales)

# 按类别统计销量
category_sales = df.groupby("category", as_index=False)["quantity"].sum().sort_values(by="quantity", ascending=False)
print("\n商品类别销量排行：\n", category_sales)

# 销量最高类别
top_category = category_sales.iloc[0]
print(f"\n销量最高的商品类别：{top_category['category']}，销量 {top_category['quantity']}")

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

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