我正在使用value count函数来分析一个大型pandas框架（n = 2483903973）中的数据。我的df的基本设计是：

df = {'Value': [0, 1, 1, 0], 'Class': pd.Series([1, 2, 1, 1)}

Value    int32
Class      int8
dtype: object

我有重复的价值观和重复的课程。然后我运行以下代码来计算每个Value：Class组合出现的次数。

df = df.value_counts().rename_axis(['Value','Class']).reset_index(name='counts')

   Value  Class  Counts
0  0      1      2
1  1      1      1
2  1      2      1

Value     int64
Class      int64
Counts    int64
dtype: object

我的问题是value_counts（）的输出是一个int64的dtype，它占用了太多的内存。我正在寻找一种方法来设置输出的dtype更小的东西，老实说，像int16将工作。我查看了方法文档，但没有看到要传递的参数。任何帮助将不胜感激。