缩小Jupyter笔记本中的pandas表

是指通过一些技术手段来减小pandas表的内存占用，以提高数据处理的效率和性能。下面是一些方法和技巧可以用来缩小pandas表的大小：

数据类型优化：pandas提供了不同的数据类型，可以根据数据的特点选择合适的数据类型来减小内存占用。例如，将整数列的数据类型从int64改为int32可以减少一半的内存使用。
删除不必要的列：如果某些列对于分析任务没有用处，可以将其删除以减小表的大小。使用drop函数可以删除指定的列。
压缩字符串列：如果表中包含大量的字符串列，可以考虑使用压缩算法来减小内存占用。pandas提供了category数据类型，可以将字符串列转换为分类类型，从而减小内存使用。
分块处理：如果表的大小超过了内存限制，可以考虑将表分成多个块进行处理。可以使用read_csv函数的chunksize参数来指定每个块的大小。
内存映射：pandas提供了mmap参数，可以将数据存储在磁盘上，并通过内存映射的方式访问数据。这样可以减小内存占用，但会牺牲一些性能。
压缩存储：pandas可以将表以压缩格式存储在磁盘上，例如使用to_csv函数的compression参数指定压缩格式为gzip或者zip。
使用分布式计算：如果表的大小非常大，单台机器无法处理，可以考虑使用分布式计算框架，如Apache Spark或Dask，来进行数据处理和分析。
使用适当的索引：合理选择和使用索引可以提高数据访问的效率，减小内存占用。可以使用set_index函数设置索引，使用reset_index函数重置索引。
使用压缩文件格式：将数据以压缩文件格式存储在磁盘上，如Parquet或Feather，可以减小存储空间，并提高数据读取的速度。