我无法在文档中找到答案，并且由于最低级别的聚合是每日的，因此我无法从数据中找出答案。如果我使用 Google 趋势 API（或 trends.google.com），聚合中使用的基础数据的时区是什么？是 UTC、我的本地时区、进行搜索的国家/地区的时区吗？
在 pandas 中删除列而不耗尽内存的最佳方法是什么？
我有一个很大的数据集，经过一些变量操作后，我需要删除大约一半的变量。我尝试使用df.drop(vars, axis=1, inplace=True)但发现我的内存使用量猛增了很多。没有inplace参数也一样。
这是这个旧的 pandas 问题线程中讨论的确切主题，但它已关闭而没有给出答案。关于 SO 有很多类似的问题，但我还没有找到答案，具体是如何在从大数据框中删除许多变量时避免大量内存增加。谢谢！
Type在 Julia 中，我可以定义一个接受所有子类型的函数
function foo{T<:Type}(bar::T, arg::T) end
但这强制要求bar和arg是 的相同子类型Type。Type是否有一个简写来定义接受不同子类型的forbar和函数arg？我知道我能做到
function foo{T<:Type, S<:Type}(bar::T, arg::S) end
但对于一个有多个参数的函数来说，就显得相当麻烦了。