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平日工作里经常会听到周边小伙伴说：我X，内存又爆了！

对于这样的话我听了不下百遍。正因为如此，在资源有限的情况下，我们都是变着法的减少内存占用，一些常用的方法如：

1. gc.collect和del回收
2. 使用csv的替代品，如feather、Parquet
3. 优化代码，尽量使用Numpy矩阵代替for循环和apply
4. ...

本次再分享一个骚操作，就是通过改变数据类型来压缩内存空间。之前也和大家介绍过category类型，也可以减少一些内存占用。和这个方法一样，我们可以延伸到所有数据类型。

正常情况下，pandas 会给数据列自动设置默认的数据类型，其中最令人讨厌并且最消耗内存的数据类型就是object(O)，这也恰好限制了 pandas 的一些功能。下面是 pandas 、Python、Numpy的数据类型列表，对比你就发现pandas的数据类型是有很大优化空间的。

来源：http : //pbpython.com/pandas_dtypes.html

很多默认的数据类型占用很多内存空间，其实根据没有必要，我们完全可以压缩到可能小的子类型。

来源：https : //docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.types.html

上面是scipy文档中列出的所有数据类型，从简单到复杂。我们希望将类型简单化，以此节省内存，比如将浮点数转换为float16/32，或者将具有正整数和负整数的列转为int8/16/32，还可以将布尔值转换为uint8，甚至仅使用正整数来进一步减少内存消耗。

基于上面所说的变量类型简化的思考，写出一个自动转化的函数，它可以根据上表将浮点数和整数转换为它们的最小子类型：

def reduce_memory_usage(df, verbose=True):
    numerics = ["int8", "int16", "int32", "int64", "float16", "float32", "float64"]
    start_mem = df.memory_usage().sum() / 1024 ** 2
    for col in df.columns:
        col_type = df[col].dtypes
        if col_type in numerics:
            c_min = df[col].min()
            c_max = df[col].max()
            if str(col_type)[:3] == "int":
                if c_min > np.iinfo(np.int8).min and c_max < np.iinfo(np.int8).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int8)
                elif c_min > np.iinfo(np.int16).min and c_max < np.iinfo(np.int16).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int16)
                elif c_min > np.iinfo(np.int32).min and c_max < np.iinfo(np.int32).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int32)
                elif c_min > np.iinfo(np.int64).min and c_max < np.iinfo(np.int64).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int64)
            else:
                if (
                    c_min > np.finfo(np.float16).min
                    and c_max < np.finfo(np.float16).max
                ):
                    df[col] = df[col].astype(np.float16)
                elif (
                    c_min > np.finfo(np.float32).min
                    and c_max < np.finfo(np.float32).max
                ):
                    df[col] = df[col].astype(np.float32)
                else:
                    df[col] = df[col].astype(np.float64)
    end_mem = df.memory_usage().sum() / 1024 ** 2
    if verbose:
        print(
            "Mem. usage decreased to {:.2f} Mb ({:.1f}% reduction)".format(
                end_mem, 100 * (start_mem - end_mem) / start_mem
            )
        )
    return df

当然，这个函数不是固定，东哥只是提供个模板，大家可以直接复制拿过去改成自己习惯的方式。

下面来看一下这个转化函数能给我们具体带来多少内存占用的减少。这里我用了一个加载进来会占用2.2GB内存的数据集，使用reduce_memory_usage以后的情况是这样的。

>>> reduce_memory_usage(tps_october)
Mem. usage decreased to 509.26 Mb (76.9% reduction)

数据集的内存占用从原来的 2.2GB 压缩到 510MB。不要小看这个压缩量，因为数据分析或者建模的过程中，要做很多数据处理操作，就这导致数据集会被重复使用很多次。如果开始的数据集就很大，那么后面的内存占用也会跟着大，这样一算下来整个就放大了很多倍。

但有一点需要提示一下，尽管在我们运行时会减少内存，但当我们保存数据时，内存减少的效果会丢失掉，不过磁盘空间往往是够用的，这个影响没那么大。

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