Как оптимизировать использование памяти при чтении больших CSV-файлов с помощью Pandas?

Для оптимизации использования памяти при чтении больших CSV-файлов с помощью Pandas можно использовать следующие подходы:

• Параметр chunksize. sky.pro Позволяет обрабатывать данные по частям, избегая загрузки всего содержимого файла в память сразу. sky.pro
• Контекстный менеджер. sky.pro С его помощью можно автоматически освобождать использованные ресурсы после обработки файла. sky.pro
• Фильтрация только необходимых столбцов. sky.pro Также стоит предопределить типы данных для них, чтобы сократить количество используемой памяти. sky.pro
• Группировка и агрегация данных. sky.pro Методы groupby и агрегация эффективны для обработки и анализа данных по частям. sky.pro
• Распределённые вычисления. sky.pro Библиотеки dask.dataframe и modin расширяют функциональность Pandas, позволяя обрабатывать данные параллельно на разных процессорных ядрах или серверах. sky.pro
• Сжатие файла. saturncloud.io Сжатие значительно уменьшает размер CSV-файла, что помогает снизить объём памяти, необходимый для его загрузки в фрейм данных Pandas. saturncloud.io