これは多くの人にとって重複した質問のように思えるかもしれませんが、満足のいく答えを見つけることができませんでした.
200ms ごとに最悪のケースのデータを追加する TimeSeries データ オブジェクトがあります。現在、これは非常にメモリを大量に使用しているため、基礎となるデータ構造を再度作成する必要があり、古いオブジェクトをクリーンアップしていないようです。私は何かを試しました
old = mydata
mydata = mydata.append(...)
del old
まったく違いはありませんでした！
問題は、私のプロセスがメモリが 1GB しかないホストで動作し、この種の処理がホストのメモリをすぐに使い果たしてしまうことです。
分析は200ミリ秒ごと/ティックごとに実行されるため、少なくとも過去30時間分のデータをメモリに保持する必要があります。
メモリを最適化するための提案 - それでも pandas.TimeSeries 機能を維持します (時間間隔に基づくスライス)。