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

• Преобразование категориальных столбцов. 3 Категориальные столбцы с малой кардинальностью могут занимать много памяти. 3 Чтобы сократить расход памяти, можно преобразовать их к типам int8 или category. 3
• Использование отсечения. 1 Этот метод уменьшения размерности заключается в регистрации только самых больших категорий, например, тех, на которые приходится более 5% всех значений. 1 Остальные категории кодируют как «хвост». 1
• Применение распределённых вычислений. 4 Можно использовать библиотеки, такие как dask.dataframe и modin, которые расширяют функциональность pandas и позволяют обрабатывать данные параллельно на разных процессорных ядрах или серверах. 4
• Использование колоночных форматов данных. 3 Хранение данных в столбцовых форматах обеспечивает сжатие данных при сохранении производительности запросов. 3 Некоторые из таких форматов: Parquet, Pickle, Feather. 3
• Обработка разреженных данных. 3 Этот подход помогает эффективно представлять и хранить наборы данных, сохраняя только ненулевые или непустые элементы вместе с их индексами. 3
• Использование CatBoost. 2 Это алгоритм градиентного бустинга, который может обрабатывать как числовые, так и категориальные признаки без необходимости предварительного преобразования. 2 CatBoost оптимизирован для работы с большими наборами данных. 2