Некоторые способы оптимизации работы с большими массивами данных:

• Параллельная обработка. 14 Позволяет одновременно использовать несколько вычислительных ресурсов для ускорения анализа и обработки данных. 4 Особенно полезна, когда есть доступ к многоядерному процессору или кластеру машин. 4
• Разделение данных на фрагменты. 3 Когда данные слишком велики, чтобы поместиться в памяти, можно воспользоваться опцией Pandas chunksize. 3 Она позволяет разделить данные на фрагменты вместо того, чтобы работать с одним большим блоком. 3
• Оптимизация типов данных. 3 Преобразование числовых столбцов, например, float64 в float32 или float16, позволяет экономить память, сохраняя важную информацию. 4
• Сжатие данных. 14 Для эффективного сжатия данных можно использовать такие библиотеки Python, как zlib, bzip2 или gzip. 4
• Использование колоночных форматов данных. 4 Хранение данных в столбцовых форматах обеспечивает сжатие данных при сохранении производительности запросов. 4

При выборе методов оптимизации необходимо учитывать особенности оборудования, цели анализа и целостность данных. 4