Некоторые преимущества библиотеки Pandas при обработке больших объёмов данных:

• Высокая производительность и минимальные затраты времени. 1 Это позволяет пользователям сосредоточиться на моделировании и решении бизнес-задач, сократив этапы подготовки и предобработки информации. 1
• Возможность обработки крупных массивов данных с использованием эффективных форматов памяти. 5 Например, при работе с файлами Parquet в pandas 2.0 по умолчанию используется формат Apache Arrow для более быстрых и эффективных операций с памятью. 5
• Поддержка отложенных вычислений и оптимизация копирования при записи. 5 Это позволяет значительно сократить использование памяти и повысить производительность, что пригодится при работе с большими наборами данных. 5
• Простота преобразования данных. 1 Инструменты библиотеки позволяют легко изменять формат информации, очищать данные или избавляться от повторов. 1
• Интеграция с другими инструментами Python. 1 Например, с NumPy для вычислений и matplotlib или seaborn для визуализации результатов. 1