删除数据帧但仍会丢失内存

Question

我有两个大型数据帧，分别称为df0（1.2亿个obs）和df1（5000万个obs）。它们具有相同的44个变量（作为列）。我需要附加数据，以便新数据框具有120 + 50 = 170百万个观测值和44列。

我用：

frames = [df0, df1]

df = pd.concat(frames, ignore_index=True)

or

df = df0.append(df1, ignore_index=True)

他们工作得很好。但是当我使用删除df0和df1时

del df0

del df1

系统不会释放内存。我已经读过stackoverflow，这对于python /其他语言来说是很典型的。但是，在此之后，我遇到了内存问题，并且python无法释放该内存。

关于如何避免消耗太多内存的任何建议？

已解决：正如juanpa.arrivillaga所指出的，尚存的引用将意味着该数据帧将不会被删除。一旦删除了对数据帧的所有引用，删除数据帧后就释放了内存。

Answer 1

import gcdel df0del df1 gc.collect()原因是删除df0和df1时，程序仅删除对内存中数据的引用。执行gc.collect（）时，它将检查内存中未使用的那些数据并将其删除。