Несколько методов сохранения данных в Python для уменьшения использования памяти:

• Оптимизация типов данных. 1 Преобразование числовых столбцов float64 в float32 или float16 позволяет экономить память, сохраняя важную информацию. 1 Категориальные столбцы с малой кардинальностью можно преобразовать к типам int8 или category. 1 Колонки с датами стоит оптимизировать, используя datetime64 для дат и timedelta для временных интервалов. 1
• Сжатие данных. 1 Для этого можно использовать такие библиотеки Python, как zlib, bzip2 или gzip. 1
• Использование столбцовых форматов данных. 1 Хранение данных в столбцовых форматах обеспечивает сжатие данных при сохранении производительности запросов. 1 Например, Parquet, Pickle, Feather. 1
• Обработка разреженных данных. 1 Разреженные матрицы позволяют эффективно представлять и хранить наборы данных, сохраняя только ненулевые или непустые элементы вместе с их индексами. 1
• Использование генераторов. 2 Они возвращают «ленивый» итератор, который вычисляет элементы по требованию, а не все сразу. 2
• Кэширование. 34 Сохранение результатов вызовов функции в памяти для повышения производительности путём их повторного использования. 3 В Python для этого можно использовать встроенный декоратор functools.lru_cache. 3

При выборе методов уменьшения размера данных необходимо учитывать особенности оборудования, цели анализа и целостность данных. 1