Для обработки больших последовательностей данных в Python можно использовать следующие методы:

1. Оптимизация типов данных. 12 При загрузке данных с использованием Pandas типы определяются автоматически. 1 Для числовых столбцов можно рассмотреть возможность преобразования в меньшие типы (например, int32 вместо int64, float32 вместо float64). 2
2. Разделение данных на фрагменты. 1 Когда данные слишком велики, чтобы поместиться в памяти, можно воспользоваться опцией Pandas chunksize. 1 Она позволяет разделить данные на фрагменты вместо того, чтобы работать с одним большим блоком. 1
3. Использование ленивых вычислений. 1 На основе ленивых вычислений построены такие механизмы распределённых вычислений, как Spark и Dask. 1 Они не загружают данные непосредственно в память. 1 Вместо этого во время чтения происходит сканирование данных, вывод их типов и разбиение на разделы. 1 Вычислительные графы для этих разделов строятся независимо и выполняются только тогда, когда это действительно необходимо. 1

Также для работы с большими данными в Python можно использовать библиотеку Dask для параллельной и распределённой обработки данных, которая позволяет работать с данными, превышающими объём оперативной памяти. 3