Учёт размера данных важен при обработке в Pandas, потому что если объём данных превышает оперативную память, это может привести к ошибкам. 45 Перед обработкой датафрейм Pandas загружает все данные в память, и если их размер больше объёма оперативной памяти, возникают ошибки. 45

Даже если объём данных меньше доступной оперативной памяти, всё равно могут возникнуть проблемы с памятью, так как во время предварительной обработки и преобразования Pandas создаёт копию датафрейма, что увеличивает объём используемой памяти. 45

Чтобы эффективно работать с большими данными, можно использовать внешние базы данных для их хранения и Pandas для анализа. 1 Это позволяет работать с большим объёмом данных, не загружая их полностью в оперативную память. 1