메모리 (2) 썸네일형 리스트형 list와 array의 메모리 효율성 결론은 array 짱짱맨. 길이를 미리 알 경우( 또는 대략정으로 알 경우) 적당한 크기( 또는 적당히 여유로운 크기)의 array를 할당하는 것이 메모리 관리에 넘나 효율적이라는 사실!!!! 그래서 판다스가 짱짱맨인듯... 결론 : 메모리가 쪼달린다면 array쓰세요! [출처] http://www.draketo.de/english/python-memory-numpy-list-array Pandas에서 dataframe 메모리 초기화하기..! pandas에서 대용량 데이터를 ram에 올리고 계산을 하다 보면 다음과 같은 상황을 목격하게 된다.top으로 메모리 사용을 모니터링하다보면, PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 3532 root 20 0 37.689g 0.026t 7624 R 88.7 95.8 33:13.73 python3 1847 root 20 0 2763276 7656 2712 S 0.7 0.0 6:02.22 docker-containe 음....? 메모리가... 넘치려 한다...! 이유는 메모리의 히스토리가 남아서... pandas는 numpy를 기반으로 만들어져있는데, df = pd.read_csv("...") df = pd.read_csv("...")이렇게 두번 불러.. 이전 1 다음