Для оптимизации использования памяти в Pandas путём изменения типов данных можно предпринять следующие шаги:

1. Проверить типы данных. 2 Для этого можно использовать функцию df.info(). 2 Некоторые типы потребляют больше памяти, чем другие. 2
2. Изменить типы на более эффективные. 2 Например, для строковых столбцов с небольшим количеством уникальных значений использовать category, а для чисел — float32 или int32 вместо float64 или int64. 2
3. При загрузке данных указывать более эффективные типы. 1 Это особенно полезно для больших наборов данных. 1 Например, при загрузке из CSV-файла можно указать типы для каждого столбца. 1
4. Использовать функцию convert_dtypes(). 3 Она позволяет автоматически конвертировать столбцы DataFrame и Series в наиболее подходящие типы данных для оптимизации использования памяти, сокращения времени обработки и повышения производительности. 3