Python | Pandas Index.memory_usage()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La función Pandas Index.memory_usage() devuelve el uso de memoria del Índice. Devuelve la suma de la memoria utilizada por todas las etiquetas individuales presentes en el Index.f

Sintaxis: Index.memory_usage(deep=False)
Parámetros: 
profundo: Introspecciona los datos profundamente, interroga los tipos de objeto para el consumo de memoria a nivel del sistema
Devuelve: bytes usados
 

Ejemplo n.º 1: use la función Index.memory_usage() para encontrar la memoria general utilizada por el objeto Index. 

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating the Index
idx = pd.Index(['Labrador', 'Beagle', 'Mastiff', 'Lhasa', 'Husky', 'Beagle'])
 
# Print the Index
idx

Producción : 

Ahora usaremos la función Index.memory_usage() para encontrar el uso de memoria del objeto idx. 

# finding the memory used by the idx object
idx.memory_usage()

Producción : 

La función ha devuelto el valor de 48 que indica que se están utilizando 48 bytes de memoria. 
  
Ejemplo #2: Use la función Index.memory_usage() para verificar el uso de memoria del objeto MultiIndex.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating the MultiIndex
midx = pd.MultiIndex.from_arrays([['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thr'], [10, 20, 30, 40]],
                                                       names =('Days', 'Target'))
 
# Print the MultiIndex
midx

Producción : 

Ahora comprobaremos la cantidad de memoria utilizada por el objeto midx. 

# return the total memory used by the multi-index object
midx.memory_usage()

Producción : 

Como podemos ver en la salida, la función ha devuelto 180 indicando que el objeto midx está usando 180 bytes de memoria.