Pandas Categorical类型的内部存储优化：内存布局、字典编码与比较操作的性能分析 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨Pandas中一个非常重要的类型：Categorical类型。它在数据分析和处理中扮演着关键角色，尤其是在处理包含重复值的字符串或数值数据时，能够显著提升性能并降低内存占用。我们将详细分析Categorical类型的内部存储机制，包括其内存布局、字典编码，以及这些机制如何影响比较操作的性能。 1. Categorical类型：背景与优势 在传统的数据分析中，我们经常会遇到一些列，其包含的值是有限且重复的。例如，一个包含城市名称的列，或者一个包含产品类别的列。如果直接使用字符串类型存储这些数据，会浪费大量的内存空间，并且在执行比较操作时效率低下。 Pandas的Categorical类型正是为了解决这个问题而设计的。它本质上是对原始数据进行了一层编码，将原始值映射到整数编码，并维护一个从整数编码到原始值的映射关系（即类别）。这样，原始数据就被压缩成了整数编码，大大减少了内存占用。此外，由于整数比较比字符串比较快得多，Categorical类型还能显著提升比较 …
Python高级技术之：`Pandas`的`Categorical`类型：如何节省内存和提升处理效率。
各位观众，晚上好！我是你们的老朋友，数据魔法师，今晚咱们聊聊Pandas里的一个“省钱小能手”和“效率加速器”—— Categorical 类型。 开场白：数据瘦身术与性能提速包 想象一下，你有一张巨大的表格，里面塞满了各种各样的信息，比如客户的性别、所在城市、购买的产品类型等等。这些列的数据类型可能五花八门，有字符串、数字等等。但是仔细观察，你会发现其中一些列，比如“性别”，只有“男”和“女”两种取值；“城市”也只有有限的几个选择。 如果直接用字符串或者数字来存储这些列，那简直就是浪费资源！就像你明明只需要带两件衣服出门，却硬要拖一个装满杂物的行李箱。 Categorical 类型就是来帮你解决这个问题的。它可以把这些重复出现的字符串或者数字，用更节省空间的方式存储起来，并且在进行数据分析的时候，还能大幅提升处理速度。 第一幕：Categorical类型的“真面目” Categorical 类型本质上是一种用数字编码来表示类别数据的类型。它由两部分组成： categories: 类别本身，也就是列中所有不同的值，可以想象成一个“词汇表”。 codes: 每个值对应的类别在“词汇表”中 …
Pandas `Categorical` 数据类型：内存优化与性能提升
Pandas Categorical 数据类型：内存优化与性能提升 (别再让你的电脑哭泣了!) 各位观众老爷们，晚上好！我是你们的老朋友，数据老司机。今天咱们不飙车，聊点实在的——Pandas Categorical 数据类型。 你是不是经常遇到这样的情况：兴致勃勃地导入一个数据集，准备大展拳脚，结果…电脑开始疯狂咆哮，风扇呼呼作响，最后直接罢工？ 🤯 别慌！今天我就教你一招，用Categorical数据类型，让你的电脑瞬间冷静下来，数据分析速度嗖嗖起飞! 想象一下，你手里有一份包含全国人民性别信息的数据集，几百万甚至上千万条数据，但性别嘛，无非就“男”和“女”两种。你用object (也就是字符串) 类型存储，每个"男"和"女"都要占据相当的内存空间，简直是赤裸裸的浪费！ 这就好比你用豪华别墅来存放两件衣服，简直暴殄天物！ 这时候，Categorical数据类型就如同一个精巧的衣柜，它将你的数据分类整理，只存储类别信息，然后用一个索引来指向这些类别。 这样一来，同样的数据，占用的空间大大减少，查询速度也更快了！ 是不是感觉打开了新世界的大门？ …