Как оптимизировать работу с большими объемами данных, используя категориальные переменные в Python?

Несколько способов оптимизировать работу с большими объёмами данных, используя категориальные переменные в Python:

• Преобразование категориальных столбцов. uproger.com Категориальные столбцы с малой кардинальностью могут занимать много памяти. uproger.com Чтобы сократить расход памяти, можно преобразовать их к типам int8 или category. uproger.com
• Использование отсечения. stackoverflow.com Этот метод уменьшения размерности заключается в регистрации только самых больших категорий, например, тех, на которые приходится более 5% всех значений. stackoverflow.com Остальные категории кодируют как «хвост». stackoverflow.com
• Применение распределённых вычислений. sky.pro Можно использовать библиотеки, такие как dask.dataframe и modin, которые расширяют функциональность pandas и позволяют обрабатывать данные параллельно на разных процессорных ядрах или серверах. sky.pro
• Использование колоночных форматов данных. uproger.com Хранение данных в столбцовых форматах обеспечивает сжатие данных при сохранении производительности запросов. uproger.com Некоторые из таких форматов: Parquet, Pickle, Feather. uproger.com
• Обработка разреженных данных. uproger.com Этот подход помогает эффективно представлять и хранить наборы данных, сохраняя только ненулевые или непустые элементы вместе с их индексами. uproger.com
• Использование CatBoost. blog.skillfactory.ru Это алгоритм градиентного бустинга, который может обрабатывать как числовые, так и категориальные признаки без необходимости предварительного преобразования. blog.skillfactory.ru CatBoost оптимизирован для работы с большими наборами данных. blog.skillfactory.ru