Python 3.x 为什么在调用数据帧上的值之前会出现数据帧泄漏？

我有一种情况，我有一个非常大的数据帧，由于内存限制，大部分处理是用数据类型float 16完成的。在这个过程的某一点上，我将当前结果保存到缓存中，而拼花地板格式需要float 32——因此我在这一点上转换。（此时，我的聚合数据可以放入内存中。）

（对于每个float列，我执行df[col]=df[col].astype（'float32'））

我遇到的问题是，在我将所有列转换为float32之后；出现泄漏的内存量正好是原始float16数据帧的大小。我不知道如何发布它

在我的玩乐中；我确实发现了一种产生类似问题的方法（尽管与我的不完全相同）

如果我第一次省略df.values.flags，则不会显示内存泄漏。如果我插入它；内存泄漏一直存在，直到我再次调用它。我希望知道为什么会发生这种情况会帮助我解决我的问题，因为它非常相似

df = pd.DataFrame(index=range(1024**3))
df[0] = 1.0
df.values.flags
df[0] = df[0].astype('float16')
# too much memory being utilized until the next line is called
df.values.flags