Pandas dataframe 메모리 사용량 확인하기

Pandas의 dataframe 및 각 column의 메모리를 체크하는 방법은 매우 간단합니다.

dataframe 전체 메모리

dataframe.info() 메서드를 이용하면 맨 아래 memory usage가 출력됩니다.

>>> df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 173511 entries, 0 to 173510
Data columns (total 47 columns):
 #   Column                        Non-Null Count   Dtype
---  ------                        --------------   -----
 0   id                            173511 non-null  int64
 1   created_at                    173511 non-null  datetime64[ns]
 2   updated_at                    173511 non-null  datetime64[ns]
 3   deleted_at                    0 non-null       datetime64[ns]
....

dtypes: datetime64[ns](4), float64(6), int64(4), object(33)
memory usage: 62.2+ MB

 

dataframe  column 별 메모리

dataframe.memory_usage()함수를 통해 byte단위로 확인이 가능합니다.

위에 created_at row수가 173,511이고 1388088 byte이니깐 하나의 row에 8byte인 것을 볼 수 있습니다.

>>> df.memory_usage()
Index                               128
id                              1388088
created_at                      1388088
updated_at                      1388088
....