How can you optimize memory usage in Pandas by changing data types?

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

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