Почему Pandas может стать ограничивающим фактором при работе с большими объемами данных?

Некоторые причины, по которым Pandas может стать ограничивающим фактором при работе с большими объёмами данных:

• Ограничение памяти. www.geeksforgeeks.org www.scaler.com Pandas загружает весь набор данных в память перед обработкой. www.geeksforgeeks.org www.scaler.com Если размер набора превышает объём оперативной памяти, возникают ошибки. www.scaler.com
• Создание копии фрейма данных. www.scaler.com Во время предварительной обработки и преобразования Pandas создаёт копию фрейма данных, что увеличивает объём используемой памяти. www.scaler.com
• Отсутствие параллельной обработки. vk.com Pandas не поддерживает механизмы параллельной обработки данных, из-за чего большие наборы данных обрабатываются медленно. vk.com

Для работы с большими объёмами данных в Pandas можно использовать, например, загрузку данных порциями, фильтрацию полезных данных или оптимизацию типов данных. www.geeksforgeeks.org www.scaler.com