Несколько способов ускорить обработку больших данных в Pandas:

• Использовать векторизованные операции. 1 Вместо перебора строк применять операции непосредственно ко всем столбцам. 1
• Заменять оператор merge на метод loc или reindex. 3 Это позволяет избежать дублирования строк и вписывать недостающие значения как NaN. 3
• Использовать типы данных меньшего размера. 3 Например, int8 вместо int64 и типы данных float с меньшей разрядностью. 3 Это может существенно снизить потребление памяти и увеличить скорость выполнения операций. 3
• Применять специализированные типы данных. 3 Тип Categorical используется для хранения данных с большим количеством повторяющихся значений, а Sparse — для данных с большим количеством нулевых значений. 3
• Параллелизировать вычисления. 3 Например, с помощью библиотеки Panda Parallel можно осуществлять простую параллелизацию методов Pandas с минимальными изменениями в коде. 3
• Использовать векторизацию с помощью NumPy. 5 Например, функции where и select позволяют сократить обработку данных до миллисекунд. 5

Чтобы определить наиболее эффективные методы для конкретного набора данных и условий работы, стоит проводить собственные тесты и бенчмарки. 3