В чем преимущества и недостатки использования convert|_dtypes() в pandas?

Некоторые преимущества использования метода convert_dtypes() в pandas:

• Оптимизация памяти. www.educative.io Convert_dtypes() позволяет сократить затраты памяти за счёт умного выбора подходящих типов данных, что важно при работе с большими наборами данных. www.educative.io
• Сохранение целостности данных. www.educative.io Метод выбирает подходящие типы данных без ущерба для точности и смысла информации. www.educative.io
• Обработка пропущенных данных. www.slingacademy.com Convert_dtypes() специально разработан для работы с pd.NA, что улучшает представление и управление пропущенными значениями. www.slingacademy.com
• Гибкость. www.slingacademy.com www.educative.io Пользователи могут контролировать процесс конвертации с помощью дополнительных аргументов, что позволяет адаптировать его под конкретные потребности. www.slingacademy.com

Один из возможных недостатков использования convert_dtypes() — не всегда точное преобразование. www.slingacademy.com Это связано со сложностью процесса определения типов данных. www.slingacademy.com Пользователи должны проверять результаты, чтобы они соответствовали их задачам по обработке данных. www.slingacademy.com

Также стоит учитывать, что convert_dtypes() — новый метод, который может быть недоступен в более ранних версиях pandas. ioflood.com