Pandas无疑是我们数据分析时一个不可或缺的工具，它以其强大的数据处理能力、灵活的数据结构以及易于上手的API赢得了广大数据分析师和机器学习工程师的喜爱。
然而，随着数据量的不断增长，如何高效、合理地管理内存，确保Pandas DataFrame在运行时不会因内存不足而崩溃，成为我们每一个人必须面对的问题。
在这个信息爆炸的时代，数据规模呈指数级增长，如何优化内存使用，不仅关乎到程序的稳定运行，更直接关系到数据处理的效率和准确性。
通过本文，你将了解到一些实用的内存优化技巧，帮助你在处理大规模数据集时更加得心应手。
1. 准备数据
首先，准备一些包含各种数据类型的测试数据集。
封装一个函数（fake_data），用来生成数据集，数据集中包含后面用到的几种字段。
python
import pandas as pd
import numpy as np
def fake_data(size):
"""
根据测试数据集：
age：整数类型数值
grade：有限个数的字符串
qualified：是否合格
ability：能力评估，浮点类型数值
"""
df = pd.DataFrame()
df["age"] = np.random.randint(1, 30, size)
df["grade"] = np.random.choice(
[
"一年级",
"二年级",
"三年级",
"四年级",
"五年级",
"六年级",
],
size,
)
df["qualified"] = np.random.choice(["合格", "不合格"], size)
df["ability"] = np.random.uniform(0, 1, size)
return df2. 检测内存占用
使用上面封装的函数（fake_data）先构造一个包含一百万条 数据的DataFrame。
python
df = fake_data(1_000_000)
df.head()
看看优化前的内存占用情况：
python
df.info()
内存占用大约 26.7MB 左右。
3. 优化内存
接下来，我们开始一步步优化DataFrame的内存占用，
并测试每一步优化之后的内存使用情况和运行性能变化。
3.1. 优化整型数据
首先，优化整型数据的内存占用，也就是测试数据中的年龄 （age）字段。
从上面df.info()的结果中，我们可以看出，age的类型是int32（也就是用32位，8个字节来存储整数）。
对于年龄 来说，用不到这么大的整数，用int8（数值范围：-128~127）来存储绰绰有余。
python
df["age"] = df["age"].astype("int8")
df.info()
优化之后，内存占用从26.7+ MB减到23.8+ MB。
3.2. 优化浮点型数据
接下来优化浮点类型 数据，也就是测试数据中的能力评估值 （ability）。
测试数据中ability的值是6位小数，类型是float64，
转换成float16可能会改变值，所以这里转换成float32。
python
df["ability"] = df["ability"].astype("float32")
df.info()
优化之后，内存占用进一步从23.8+ MB减到20.0+ MB。
3.3. 优化布尔型数据
接下来，优化测试数据中的是否合格 （qualified）,
这个值虽然是字符串类型 ，但是它的值只有两种（合格 和不合格 ），所以可以转换成布尔类型。
python
df["qualified"] = df["qualified"].map({"合格": True, "不合格": False})
df.info()
优化之后，内存占用进一步从20.0+ MB减到13.4+ MB。
3.4. 使用category类型
最后，我们再优化剩下的字段--年级 （grade）。
这个字段也是字符串，不过它的值只有6个 ，虽然无法转换成布尔类型（布尔类型只有两种值True和False），但是它可以转换为pandas中的 category 类型。
python
df["grade"] = df["grade"].astype("category")
df.info()
优化之后，内存占用进一步从13.4+ MB减到6.7+ MB。
4. 总结
各类字段优化之后，内存占用从刚开始的26.7+ MB减到6.7+ MB，优化的效果非常明显。
仅仅是数据类型的简单调整，就带来了如此之大的内存效率提升，
这也给我们带来启示，在数据分析的过程中，构造DataFrame时，也可以根据数值的范围，特点等，
来赋予它合适的类型，不要一味简单的使用字符串，或者默认的整数（int32），默认的浮点（float64）等类型。