Pandas: gdzie jest wyciek pamięci?

Stoję przed problemem wycieków pamięci za pomocąpandas biblioteka wpyton. tworzępandas.dataframe obiekty w mojej klasie i mam metodę, która zmienia rozmiar ramki danych zgodnie z moimi warunkami. Po zmianie rozmiaru ramki danych i utworzeniu nowego obiektu pand przepisuję oryginalną ramkę pandas.dataframe w mojej klasie. Ale użycie pamięci jest bardzo wysokie, nawet po znacznym zmniejszeniu początkowej tabeli. Jakiś kod na krótki przykład (nie napisałem menedżera procesów, zobacz menedżera zadań):

import time, string, pandas, numpy, gc
class temp_class ():

    def __init__(self, nrow = 1000000, ncol = 4, timetest = 5):

        self.nrow = nrow
        self.ncol = ncol
        self.timetest = timetest

    def createDataFrame(self):

        print('Check memory before dataframe creating')
        time.sleep(self.timetest)
        self.df = pandas.DataFrame(numpy.random.randn(self.nrow, self.ncol),
            index = numpy.random.randn(self.nrow), columns = list(string.letters[0:self.ncol]))
        print('Check memory after dataFrame creating')
        time.sleep(self.timetest)

    def changeSize(self, from_ = 0, to_ = 100):

        df_new = self.df[from_:to_].copy()
        print('Check memory after changing size')
        time.sleep(self.timetest)

        print('Check memory after deleting initial pandas object')
        del self.df
        time.sleep(self.timetest)

        print('Check memory after deleting copy of reduced pandas object')
        del df_new
        gc.collect()
        time.sleep(self.timetest)

if __name__== '__main__':

    a = temp_class()
    a.createDataFrame()
    a.changeSize()

Przed utworzeniem ramki danych mam około. 15 MB pamięci

Po utworzeniu - 67 MB

Po zmianie rozmiaru - 67 mb

Po usunięciu oryginalnej ramki danych - 35 MB

Po usunięciu zmniejszonej tabeli - 31 mb.

16 MB?

Używam Pythona 2.7.2 (x32) na komputerze z systemem Windows 7 (x64), pandami.wersja wynosi 0.7.3. numpy.wersja to 1.6.1