Python Pandas – index.nbytes로 인덱스 데이터의 바이트 수 확인하기

Pandas에서 기본(underlying) 인덱스 데이터가 차지하는 메모리 크기를 바이트 단위로 확인하려면 index.nbytes 속성을 사용하면 됩니다. 이 속성은 인덱스를 구성하는 실제 데이터의 전체 바이트 수를 정수 값으로 반환합니다.

nbytes 속성 사용법

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

import pandas as pd

다음으로 인덱스를 생성합니다.

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

생성된 인덱스를 출력해 내용을 확인합니다.

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

마지막으로 데이터의 바이트 수를 반환받습니다.

print("\nReturn the bytes...\n", index.nbytes)

전체 예제 코드

지금까지의 과정을 하나로 묶은 전체 코드는 다음과 같습니다.

import pandas as pd

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

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

# 인덱스 데이터를 나타내는 배열 반환
print("\nArray...\n", index.values)

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

# 데이터의 바이트 수 확인
print("\nReturn the bytes...\n", index.nbytes)

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

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

Array...
[15 25 35 45 55]

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

Return the bytes...
40

결과 해석

이 인덱스는 dtype이 'int64'인 요소 5개로 구성되어 있습니다. int64 타입은 요소 하나당 8바이트를 차지하므로, 전체 바이트 수는 5 × 8 = 40바이트가 됩니다. 이처럼 nbytes 속성을 활용하면 인덱스가 메모리에서 실제로 사용하는 공간을 손쉽게 파악할 수 있으며, 대용량 데이터를 처리할 때 메모리 사용량을 분석하고 최적화하는 데 유용하게 활용할 수 있습니다.