这些年个人电脑的配置逐渐提高,服务器的配置反而停滞不前,自己手头的笔记本早就16G内存了,可公司用的阿里云的服务器,8G内存已经算“较高配置”了。。。
作为php、mysql之类的服务器,8G确实够用了,可做pandas数据分析,就不一定了,这不现在要做一个月度数据分析,要加载一个月的订单量,大概五千万量级,在本地虽然慢点,但结果都能跑出来,可到了服务器上,虽然linux开了虚拟内存,可不但比本地慢很多,还经常跑到半截被“killed”掉了。。。
“你被终结了,蠢货”,每到这个时候,就想起了星际里雷神的这句台词 O(∩_∩)O哈哈~
本地跑的时候,大概会占用12G内存,精简了不必要的字段以后,降低到了9G,还是不行,于是开始招其他能够降低内存占用的方法,比较有效的是修改数据类型,不过试了几次,int64改int16、int32,都没有效果,只有下面这个,让内存占从9G降低到了7、8G:
df['hour'] = df['hour'].astype(‘category’)
hour字段原本是字符串类型,直接.info(),显示是object,变成category以后,确实能节约不少空间
—————–先写到这里,后续验证有效的能减少内存占用的方法会持续更新(2021年12月21日17:07:05)
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