В библиотеке Pandas для определения объема оперативной памяти, занимаемого каждым столбцом данных, используется метод memory_usage. Метод memory_usage позволяет получить информацию о количестве памяти, которое занимает каждый столбец данных. Этот метод возвращает массив, в котором каждый элемент соответствует объему памяти, используемому конкретным столбцом. Объем памяти измеряется в байтах. Пример использования метода memory_usage:

python

import pandas as pd



data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],

                     'B': [4.5, 5.6, 6.7],

                     'C': ['foo', 'bar', 'baz']})



memory_usage = data.memory_usage()

print(memory_usage)

В данном примере будет выведен массив [24, 24, 27], где первый элемент соответствует объему памяти, занимаемому столбцом A (4 байта на каждое целое число), второй элемент – столбцом B (8 байт на каждое вещественное число), а третий элемент – столбцом C (в данном случае 9 байт на каждую строку, так как используется кодировка UTF-8, в которой символы кодируются одним или более байтами). Интересно отметить, что метод memory_usage можно применять не только к отдельным столбцам, но и к целому DataFrame или Series. Если применить метод memory_usage без аргументов, то он вернет общий объем памяти, занимаемый объектом DataFrame или Series. Также имеет смысл отметить, что метод memory_usage позволяет контролировать формат представления числовых данных. Например, можно задать точность чисел с плавающей точкой при помощи аргумента deep=True:

python

import pandas as pd



data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],

                     'B': [4.5, 5.6, 6.7],

                     'C': ['foo', 'bar', 'baz']})



memory_usage = data.memory_usage(deep=True)

print(memory_usage)

В этом случае будет выведен массив [24, 24, 30], так как будет использоваться формат представления чисел с плавающей точкой с двойной точностью (8 байт на каждое число). Таким образом, ответ на вопрос – метод memory_usage используется для определения объема оперативной памяти, занимаемого каждым столбцом данных в библиотеке Pandas. Ответ – A) Memory_usage.