Pandas DataFrame может улучшить работу с данными в Python следующим образом:

• Использование векторизованных операций. 13 Они позволяют избежать медленных циклов Python и выполнять вычисления быстрее традиционных методов. 3 Например, вместо цикла for для выполнения вычислений над каждой строкой можно применять операции непосредственно ко всем столбцам. 1
• Оптимизация использования памяти. 1 Для этого нужно использовать соответствующие типы данных для столбцов, что сократит объём памяти, потребляемой фреймом данных. 1
• Установка индексов. 1 Метод DataFrame.set_index() устанавливает один или несколько столбцов в качестве индекса фрейма данных, что улучшает задачи поиска данных, индексации и объединения. 1
• Использование библиотеки pandas-flavor. 4 Она позволяет определять и присоединять пользовательские методы Pandas к объекту DataFrame, что делает анализ данных более эффективным и интуитивно понятным. 4