Несколько методов сохранения данных в Pandas, которые могут быть эффективны для больших объёмов информации:

1. Оптимизация типов данных. 4 По умолчанию типы данных в Pandas не самые эффективные для использования памяти. 1 Конвертировав их в более эффективные, можно сэкономить много памяти. 3 Например, тип int64 можно снизить до int8, int16 или int32 в зависимости от максимального и минимального значения в столбце. 3
2. Разделение данных на фрагменты. 4 Для этого нужно воспользоваться опцией Pandas chunksize. 4 Она позволяет работать с данными, которые слишком велики, чтобы поместиться в памяти, по частям. 4 При использовании этой опции создаётся объект-итератор, с помощью которого можно просматривать различные фрагменты и выполнять фильтрацию или анализ. 4
3. Использование внешних баз данных. 5 Например, MongoDB или HDFStore. 5 Импорт данных из файла в базу данных позволяет эффективно работать с большим объёмом данных, не загружая их полностью в оперативную память. 5 Затем из базы данных выбираются необходимые столбцы и загружаются в датафрейм Pandas для дальнейшего анализа. 5

Выбор метода зависит от конкретных данных и задач приложения. 4