Python Pandas – 인덱스(Index) 값의 메모리 사용량 확인하기

Pandas에서 인덱스(Index) 값이 차지하는 메모리 사용량을 확인하려면 index.memory_usage() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 인덱스가 점유하는 메모리 크기를 바이트(byte) 단위로 반환합니다.

필요한 라이브러리 불러오기

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

import pandas as pd

인덱스 생성하기

정수 값으로 구성된 인덱스를 생성합니다.

index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55])

생성된 인덱스를 출력해 확인합니다.

print("Pandas Index...\n",index)

인덱스 값의 메모리 사용량을 가져옵니다.

print("\nThe memory usage...\n",index.memory_usage())

전체 예제 코드

아래는 위 과정을 모두 포함한 전체 코드입니다. 메모리 사용량뿐만 아니라 요소 개수(size), 데이터 형태(shape), 바이트 수(nbytes), 차원(ndim) 등 인덱스의 다양한 속성도 함께 확인할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 인덱스 생성
index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55])

# 인덱스 출력
print("Pandas Index...\n",index)

# 인덱스의 요소 개수 반환
print("\nNumber of elements in the index...\n",index.size)

# 기반 데이터의 형태(shape) 튜플 반환
print("\nA tuple of the shape of underlying data...\n",index.shape)

# 데이터가 차지하는 바이트 수 반환
print("\nReturn the bytes...\n",index.nbytes)

# 데이터의 차원 반환
print("\nReturn the dimensions...\n",index.ndim)

# 값의 메모리 사용량 반환
print("\nThe memory usage...\n",index.memory_usage())

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

Pandas Index...
Int64Index([15, 25, 35, 45, 55], dtype='int64')

Number of elements in the index...
5

A tuple of the shape of underlying data...
(5,)

Return the bytes...
40

Return the dimensions...
1

The memory usage...
40

결과 해석

인덱스는 int64 타입의 정수 5개로 구성되어 있으며, int64는 하나의 값당 8바이트를 차지합니다. 따라서 총 메모리 사용량은 5 × 8 = 40바이트가 됩니다. nbytes와 memory_usage()의 결과가 동일하게 40으로 출력된 것을 확인할 수 있습니다.