Несколько способов эффективно обрабатывать большие массивы данных в Python:

• Оптимизировать типы данных. 1 При загрузке данных с использованием Pandas типы определяются автоматически, но их можно сократить, если определить наиболее подходящий тип для каждого столбца. 13
• Разделить данные на фрагменты. 1 Для этого можно воспользоваться опцией Pandas chunksize. 1 При её использовании создаётся объект-итератор, с помощью которого можно просматривать различные фрагменты и выполнять фильтрацию или анализ. 1
• Использовать ленивые вычисления. 1 На их основе построены такие механизмы распределённых вычислений, как Spark и Dask. 1 Они не загружают данные непосредственно в память, а во время чтения происходит сканирование данных, вывод их типов и разбиение на разделы. 1 Вычислительные графы для этих разделов строятся независимо и выполняются только тогда, когда это действительно необходимо. 1
• Использовать библиотеки NumPy и Pandas. 2 Они предоставляют оптимизированные и векторизованные операции для работы с большими массивами данных. 2
• Применить библиотеку Polars. 4 Она использует технологии параллельной обработки и оптимизации памяти, что позволяет обрабатывать большие массивы данных быстрее, чем традиционные методы. 4

Выбор метода зависит от конкретных данных и задач приложения. 1