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）