Верное утверждение: метод **memory_usage** используется для определения количества оперативной памяти, занимаемой каждым столбцом данных в библиотеке Pandas. Метод **memory_usage** возвращает подробную информацию о размере памяти, занимаемой каждым объектом в DataFrame или Series. По умолчанию метод вычисляет размер памяти в байтах для каждого столбца в DataFrame. Чтобы узнать количество оперативной памяти, занимаемой каждым столбцом в DataFrame, достаточно вызвать метод memory_usage без аргументов. Например:

python

import pandas as pd



# Создание DataFrame

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [4.5, 5.6, 6.7]})



# Вычисление размера памяти

memory_usage = df.memory_usage()

print(memory_usage)

Результат выполнения кода будет следующим:

Index    128

A         24

B         24

C         24

dtype: int64

Как видно из результата, первый столбец "Index" занимает 128 байт, а столбцы "A", "B" и "C" занимают по 24 байта каждый. Метод memory_usage также позволяет вычислять размер памяти для разных типов данных, используя параметр deep=True. Например, чтобы узнать размер памяти для объектов типа object, необходимо вызвать метод следующим образом:

python

memory_usage = df.memory_usage(deep=True)

При использовании параметра deep=True метод memory_usage будет анализировать каждый элемент в столбце и вычислять размер его памяти в зависимости от его типа данных. Это может занимать больше времени, но даст более точные результаты. Таким образом, метод memory_usage позволяет определить объем оперативной памяти, занимаемый каждым столбцом данных в библиотеке Pandas, и является верным ответом на поставленный вопрос.