Как оптимизировать работу с большими DataFrame в Python?

Несколько рекомендаций, как оптимизировать работу с большими DataFrame в Python:

• Использовать векторизацию с помощью NumPy. python-school.ru Она не использует явных циклов и индексации, а все вычисления происходят в оптимизированном, предварительно скомпилированном коде C. python-school.ru
• Определить диапазон и тип данных в столбце. ru.stackoverflow.com Затем выбрать для этого столбца наиболее «узкий» тип данных, вместо того, который используется по умолчанию. ru.stackoverflow.com Это может дать выигрыш в используемой памяти и времени обработки данных. ru.stackoverflow.com
• Использовать библиотеку Dask. ru.stackoverflow.com Датафрейм Dask — это коллекция многих датафреймов pandas, с которым можно работать как с одним датафреймом pandas. ru.stackoverflow.com
• Применить библиотеку Vaex. nuancesprog.ru Она не создаёт копий DataFrame, а значит, может обрабатывать более крупные DataFrame на машинах с меньшим количеством основной памяти. nuancesprog.ru

Выбор метода оптимизации зависит от конкретных задач и условий проекта.