如何查询pandas.dataframe的内存布局

pandas是一个强大的数据处理库，而DataFrame是pandas中最常用的数据结构之一。要查询pandas.DataFrame的内存布局，可以使用info()方法。

info()方法提供了DataFrame对象的详细信息，包括每列的数据类型、非空值的数量以及占用的内存大小等。通过查看内存大小，可以了解DataFrame对象在内存中的布局情况。

以下是使用info()方法查询pandas.DataFrame内存布局的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'Salary': [50000, 60000, 70000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查询DataFrame的内存布局
df.info()

运行以上代码，会输出类似以下的结果：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 3 columns):
Name      3 non-null object
Age       3 non-null int64
Salary    3 non-null int64
dtypes: int64(2), object(1)
memory usage: 200.0+ bytes

上述结果中的memory usage列显示了DataFrame对象占用的内存大小。通过观察每列的数据类型和内存大小，可以初步了解DataFrame的内存布局情况。

需要注意的是，pandas的内存布局可能会受到数据类型、数据量以及操作方式的影响。在实际应用中，可以根据具体需求使用pandas提供的其他方法和属性来进一步分析DataFrame的内存布局。

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