当用大熊猫重新打开木木木文件时，为什么内存使用量会增加？

Question

我生成了8.481.288行和451列的熊猫数据框架，其中大多数列具有整数值。当我生成此数据框时，我的PC上的总内存消耗为（更少）的总内存的50％，但是如果我将此数据框保存到parquet格式中，请重新启动内核并读取文件，我的内存消耗就接近了99％，几乎无法使用。

更具体地说，我正在保存：

df.to_parquet('filepath.parquet')

然后，我重新启动内核并重新打开：

df = pd.read_parquet('filepath.parquet')

然后我的内存消耗爆炸。

抱歉，这个愚蠢的问题，但我找不到其他问题中的答案。如果我尝试以羽毛格式保存，也会发生类似的事情。

谢谢

编辑：还会发生两个奇怪的事情：重新打开DF（DEL DF）时，Python的内存使用量仍处于高水平，但在删除数据帧之前的一半。另外，当我重新打开数据框并将其与另一个合并时，内存使用级别返回到正常值（与保存和重新开放之前的值相似）。这证实了Juanpa.Arrivillaga的回答。