Несколько рекомендаций, как оптимизировать работу с временными данными в pandas:

• Преобразовать строки с датами в объекты даты и времени. 3 Для этого можно использовать функцию todatetime. 3 Также преобразование можно выполнить при чтении данных с помощью параметра parsedates и списка столбцов, которые следует читать как Timestamp. 13
• Использовать свойства, связанные со временем. 13 Например, месяц, год, квартал и другие доступны через метод доступа dt. 13
• Преобразовать временные ряды в другую частоту. 3 Для этого используется метод resample(). 3 Он обеспечивает группировку по времени с помощью строки, которая определяет целевую частоту (например, M, 5H и так далее). 3
• Применить функцию rolling. 2 Она агрегирует данные за указанное количество промежутков времени. 2 Например, среднее значение за каждые три дня. 2

Также для оптимизации работы с временными данными можно использовать расширение TimescaleDB к PostgreSQL, которое автоматически разбивает данные на чанки по временным интервалам. 4