Как ускорить обработку больших объемов данных в Pandas с использованием векторизации?

Для ускорения обработки больших объёмов данных в Pandas с использованием векторизации можно предпринять следующие шаги:

• Использовать векторизованные операции. sky.pro Они выполняются с высокой скоростью на уровне C и значительно быстрее традиционных методов. sky.pro
• Обратиться к функциям NumPy. sky.pro python-school.ru Они позволяют выполнять действия напрямую с массивами, что выполняется намного быстрее, особенно при больших объёмах данных. nuancesprog.ru
• Использовать библиотеку Swifter. nuancesprog.ru Она проверяет, можно ли векторизовать функцию, и если да, то использует векторизованные вычисления. nuancesprog.ru Если векторизация невозможна, то библиотека выбирает подходящую альтернативу: параллельную обработку через Dask или применение функции apply из vanilla Pandas (использует только одно ядро). nuancesprog.ru
• Распараллелить обработку. nuancesprog.ru Для этого нужно разделить DataFrame на несколько фрагментов, загрузить каждый из них в свой процессор, а затем снова объединить их в единый фрейм данных. nuancesprog.ru

Для тестирования производительности можно использовать специализированные утилиты, например timeit. sky.pro