పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌లను మెమరీ వినియోగం మరియు పనితీరు కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఒక సమగ్ర గైడ్, ఇందులో డేటా రకాలు, ఇండెక్సింగ్ మరియు అధునాతన టెక్నిక్‌లు ఉన్నాయి.
పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్ ఆప్టిమైజేషన్: మెమరీ వినియోగం మరియు పనితీరు ట్యూనింగ్
పాండాస్ డేటా మానిప్యులేషన్ మరియు విశ్లేషణ కోసం ఒక శక్తివంతమైన పైథాన్ లైబ్రరీ. అయినప్పటికీ, పెద్ద డేటాసెట్‌లతో పనిచేసేటప్పుడు, పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌లు గణనీయమైన మెమరీని వినియోగించుకోవచ్చు మరియు నెమ్మదిగా పనితీరును ప్రదర్శించవచ్చు. ఈ ఆర్టికల్ పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌లను మెమరీ వినియోగం మరియు పనితీరు రెండింటి కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఒక సమగ్ర గైడ్‌ను అందిస్తుంది, ఇది పెద్ద డేటాసెట్‌లను మరింత సమర్థవంతంగా ప్రాసెస్ చేయడానికి మీకు వీలు కల్పిస్తుంది.
పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌లలో మెమరీ వినియోగాన్ని అర్థం చేసుకోవడం
ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్‌లలోకి వెళ్లే ముందు, పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌లు మెమరీలో డేటాను ఎలా నిల్వ చేస్తాయో అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. డేటాఫ్రేమ్‌లోని ప్రతి కాలమ్‌కు ఒక నిర్దిష్ట డేటా రకం ఉంటుంది, ఇది దాని విలువలను నిల్వ చేయడానికి అవసరమైన మెమరీ మొత్తాన్ని నిర్ధారిస్తుంది. సాధారణ డేటా రకాలు:
- int64: 64-బిట్ పూర్ణాంకాలు (పూర్ణాంకాలకు డిఫాల్ట్)
- float64: 64-బిట్ ఫ్లోటింగ్-పాయింట్ సంఖ్యలు (ఫ్లోటింగ్-పాయింట్ సంఖ్యలకు డిఫాల్ట్)
- object: పైథాన్ ఆబ్జెక్ట్‌లు (స్ట్రింగ్‌లు మరియు మిశ్రమ డేటా రకాల కోసం ఉపయోగించబడతాయి)
- category: వర్గీకరణ డేటా (పునరావృత విలువలకు సమర్థవంతమైనది)
- bool: బూలియన్ విలువలు (True/False)
- datetime64: డేట్‌టైమ్ విలువలు
object డేటా రకం తరచుగా అత్యంత మెమరీ-ఇంటెన్సివ్‌గా ఉంటుంది ఎందుకంటే ఇది పైథాన్ ఆబ్జెక్ట్‌లకు పాయింటర్‌లను నిల్వ చేస్తుంది, ఇవి పూర్ణాంకాలు లేదా ఫ్లోట్‌ల వంటి ప్రిమిటివ్ డేటా రకాల కంటే గణనీయంగా పెద్దవిగా ఉంటాయి. స్ట్రింగ్‌లు, చిన్నవి కూడా, `object`గా నిల్వ చేయబడినప్పుడు, అవసరమైన దానికంటే చాలా ఎక్కువ మెమరీని వినియోగిస్తాయి. అదేవిధంగా, `int32` సరిపోయే చోట `int64` ఉపయోగించడం మెమరీని వృధా చేస్తుంది.
ఉదాహరణ: డేటాఫ్రేమ్ మెమరీ వినియోగాన్ని తనిఖీ చేయడం
డేటాఫ్రేమ్ యొక్క మెమరీ వినియోగాన్ని తనిఖీ చేయడానికి మీరు memory_usage() పద్ధతిని ఉపయోగించవచ్చు:
import pandas as pd
import numpy as np
data = {
'col1': np.random.randint(0, 1000, 100000),
'col2': np.random.rand(100000),
'col3': ['A', 'B', 'C'] * (100000 // 3 + 1)[:100000],
'col4': ['This is a long string'] * 100000
}
df = pd.DataFrame(data)
memory_usage = df.memory_usage(deep=True)
print(memory_usage)
print(df.dtypes)
deep=True ఆర్గ్యుమెంట్ ఆబ్జెక్ట్‌ల (స్ట్రింగ్‌ల వంటివి) మెమరీ వినియోగాన్ని ఖచ్చితంగా గణిస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది. `deep=True` లేకుండా, ఇది పాయింటర్‌ల కోసం మాత్రమే మెమరీని లెక్కిస్తుంది, అంతర్లీన డేటా కోసం కాదు.
డేటా రకాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం
మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గించడానికి అత్యంత ప్రభావవంతమైన మార్గాలలో ఒకటి మీ డేటాఫ్రేమ్ కాలమ్‌ల కోసం అత్యంత సరైన డేటా రకాలను ఎంచుకోవడం. ఇక్కడ కొన్ని సాధారణ టెక్నిక్‌లు ఉన్నాయి:
1. సంఖ్యా డేటా రకాలను డౌన్‌కాస్టింగ్ చేయడం
మీ పూర్ణాంకం లేదా ఫ్లోటింగ్-పాయింట్ కాలమ్‌లకు పూర్తి 64-బిట్ ప్రెసిషన్ అవసరం లేకపోతే, మీరు వాటిని int32, int16, float32, లేదా float16 వంటి చిన్న డేటా రకాలకు డౌన్‌కాస్ట్ చేయవచ్చు. ఇది ముఖ్యంగా పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం మెమరీ వినియోగాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.
ఉదాహరణ: వయస్సును సూచించే ఒక కాలమ్‌ను పరిగణించండి, ఇది 120ని మించే అవకాశం లేదు. దీనిని `int64`గా నిల్వ చేయడం వృధా; `int8` (పరిధి -128 నుండి 127) మరింత సముచితంగా ఉంటుంది.
def downcast_numeric(df):
"""Downcasts numeric columns to the smallest possible data type."""
for col in df.columns:
if pd.api.types.is_integer_dtype(df[col]):
df[col] = pd.to_numeric(df[col], downcast='integer')
elif pd.api.types.is_float_dtype(df[col]):
df[col] = pd.to_numeric(df[col], downcast='float')
return df
df = downcast_numeric(df.copy())
print(df.memory_usage(deep=True))
print(df.dtypes)
downcast ఆర్గ్యుమెంట్‌తో pd.to_numeric() ఫంక్షన్, కాలమ్‌లోని విలువలను సూచించగల అతి చిన్న డేటా రకాన్ని ఆటోమేటిక్‌గా ఎంచుకోవడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. `copy()` అసలైన డేటాఫ్రేమ్‌ను మార్చకుండా నివారిస్తుంది. సమాచారాన్ని కోల్పోకుండా ఉండటానికి డౌన్‌కాస్టింగ్ చేసే ముందు మీ డేటాలోని విలువల పరిధిని ఎల్లప్పుడూ తనిఖీ చేయండి.
2. వర్గీకరణ డేటా రకాలను ఉపయోగించడం
ఒక కాలమ్‌లో పరిమిత సంఖ్యలో ప్రత్యేక విలువలు ఉంటే, మీరు దానిని category డేటా రకంగా మార్చవచ్చు. వర్గీకరణ డేటా రకాలు ప్రతి ప్రత్యేక విలువను ఒకసారి మాత్రమే నిల్వ చేస్తాయి, ఆపై కాలమ్‌లోని విలువలను సూచించడానికి పూర్ణాంక కోడ్‌లను ఉపయోగిస్తాయి. ఇది ముఖ్యంగా అధిక నిష్పత్తిలో పునరావృత విలువలు ఉన్న కాలమ్‌ల కోసం మెమరీ వినియోగాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.
ఉదాహరణ: దేశ కోడ్‌లను సూచించే ఒక కాలమ్‌ను పరిగణించండి. మీరు పరిమిత సంఖ్యలో దేశాలతో (ఉదా., యూరోపియన్ యూనియన్‌లోని దేశాలు మాత్రమే) వ్యవహరిస్తున్నట్లయితే, దీనిని స్ట్రింగ్‌లుగా నిల్వ చేయడం కంటే వర్గంగా నిల్వ చేయడం చాలా సమర్థవంతంగా ఉంటుంది.
def optimize_categories(df):
"""Converts object columns with low cardinality to categorical type."""
for col in df.columns:
if df[col].dtype == 'object':
num_unique_values = len(df[col].unique())
num_total_values = len(df[col])
if num_unique_values / num_total_values < 0.5:
df[col] = df[col].astype('category')
return df
df = optimize_categories(df.copy())
print(df.memory_usage(deep=True))
print(df.dtypes)
ఈ కోడ్ ఒక ఆబ్జెక్ట్ కాలమ్‌లోని ప్రత్యేక విలువల సంఖ్య మొత్తం విలువలలో 50% కంటే తక్కువగా ఉందో లేదో తనిఖీ చేస్తుంది. అలా అయితే, ఇది కాలమ్‌ను వర్గీకరణ డేటా రకంగా మారుస్తుంది. 50% థ్రెషోల్డ్ యాదృచ్ఛికమైనది మరియు మీ డేటా యొక్క నిర్దిష్ట లక్షణాల ఆధారంగా సర్దుబాటు చేయవచ్చు. ఈ విధానం కాలమ్‌లో చాలా పునరావృత విలువలు ఉన్నప్పుడు అత్యంత ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది.
3. స్ట్రింగ్‌ల కోసం ఆబ్జెక్ట్ డేటా రకాలను నివారించడం
ముందే చెప్పినట్లుగా, object డేటా రకం తరచుగా అత్యంత మెమరీ-ఇంటెన్సివ్‌గా ఉంటుంది, ముఖ్యంగా స్ట్రింగ్‌లను నిల్వ చేయడానికి ఉపయోగించినప్పుడు. వీలైతే, స్ట్రింగ్ కాలమ్‌ల కోసం object డేటా రకాలను ఉపయోగించకుండా ప్రయత్నించండి. తక్కువ కార్డినాలిటీ ఉన్న స్ట్రింగ్‌ల కోసం వర్గీకరణ రకాలు ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడతాయి. కార్డినాలిటీ ఎక్కువగా ఉంటే, స్ట్రింగ్‌లను సంఖ్యా కోడ్‌లతో సూచించవచ్చా లేదా స్ట్రింగ్ డేటాను పూర్తిగా నివారించవచ్చా అని పరిగణించండి.
మీరు కాలమ్‌పై స్ట్రింగ్ ఆపరేషన్‌లు చేయవలసి వస్తే, మీరు దానిని ఆబ్జెక్ట్ రకంగా ఉంచవలసి రావచ్చు, కానీ ఈ ఆపరేషన్‌లను ముందుగానే చేసి, ఆపై మరింత సమర్థవంతమైన రకానికి మార్చవచ్చా అని పరిగణించండి.
4. తేదీ మరియు సమయ డేటా
తేదీ మరియు సమయ సమాచారం కోసం `datetime64` డేటా రకాన్ని ఉపయోగించండి. రిజల్యూషన్ సముచితంగా ఉందని నిర్ధారించుకోండి (నానోసెకండ్ రిజల్యూషన్ అనవసరం కావచ్చు). పాండాస్ టైమ్ సిరీస్ డేటాను చాలా సమర్థవంతంగా నిర్వహిస్తుంది.
డేటాఫ్రేమ్ కార్యకలాపాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం
డేటా రకాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడంతో పాటు, మీరు పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌లపై చేసే కార్యకలాపాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా వాటి పనితీరును కూడా మెరుగుపరచవచ్చు. ఇక్కడ కొన్ని సాధారణ టెక్నిక్‌లు ఉన్నాయి:
1. వెక్టరైజేషన్
వెక్టరైజేషన్ అనేది వ్యక్తిగత ఎలిమెంట్లపై ఇటరేట్ చేయడానికి బదులుగా, ఒకేసారి మొత్తం అర్రేలు లేదా కాలమ్‌లపై కార్యకలాపాలను నిర్వహించే ప్రక్రియ. పాండాస్ వెక్టరైజ్డ్ కార్యకలాపాల కోసం అత్యంత ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది, కాబట్టి వాటిని ఉపయోగించడం పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది. సాధ్యమైనప్పుడల్లా స్పష్టమైన లూప్‌లను నివారించండి. పాండాస్ యొక్క అంతర్నిర్మిత ఫంక్షన్‌లు సాధారణంగా సమానమైన పైథాన్ లూప్‌ల కంటే చాలా వేగంగా ఉంటాయి.
ఉదాహరణ: ప్రతి విలువ యొక్క వర్గాన్ని లెక్కించడానికి ఒక కాలమ్ ద్వారా ఇటరేట్ చేయడానికి బదులుగా, pow() ఫంక్షన్‌ను ఉపయోగించండి:
# Inefficient (using a loop)
import time
start_time = time.time()
results = []
for value in df['col2']:
results.append(value ** 2)
df['col2_squared_loop'] = results
end_time = time.time()
print(f"Loop time: {end_time - start_time:.4f} seconds")
# Efficient (using vectorization)
start_time = time.time()
df['col2_squared_vectorized'] = df['col2'] ** 2
end_time = time.time()
print(f"Vectorized time: {end_time - start_time:.4f} seconds")
వెక్టరైజ్డ్ విధానం సాధారణంగా లూప్-ఆధారిత విధానం కంటే చాలా వేగంగా ఉంటుంది.
2. `apply()`ను జాగ్రత్తగా ఉపయోగించడం
apply() పద్ధతి డేటాఫ్రేమ్ యొక్క ప్రతి అడ్డు వరుస లేదా కాలమ్‌కు ఒక ఫంక్షన్‌ను వర్తింపజేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. అయినప్పటికీ, ఇది సాధారణంగా వెక్టరైజ్డ్ ఆపరేషన్‌ల కంటే నెమ్మదిగా ఉంటుంది ఎందుకంటే ఇది ప్రతి ఎలిమెంట్‌కు ఒక పైథాన్ ఫంక్షన్‌ను కాల్ చేస్తుంది. వెక్టరైజ్డ్ ఆపరేషన్‌లు సాధ్యం కానప్పుడు మాత్రమే apply()ని ఉపయోగించండి.
మీరు తప్పనిసరిగా `apply()` ఉపయోగించాల్సి వస్తే, మీరు వర్తింపజేస్తున్న ఫంక్షన్‌ను వీలైనంత వరకు వెక్టరైజ్ చేయడానికి ప్రయత్నించండి. గణనీయమైన పనితీరు మెరుగుదలల కోసం ఫంక్షన్‌ను మెషిన్ కోడ్‌కు కంపైల్ చేయడానికి నంబా యొక్క `jit` డెకరేటర్‌ను ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి.
from numba import jit
@jit(nopython=True)
def my_function(x):
return x * 2 # Example function
df['col2_applied'] = df['col2'].apply(my_function)
3. కాలమ్‌లను సమర్థవంతంగా ఎంచుకోవడం
డేటాఫ్రేమ్ నుండి కాలమ్‌ల ఉపసమితిని ఎంచుకునేటప్పుడు, ఉత్తమ పనితీరు కోసం క్రింది పద్ధతులను ఉపయోగించండి:
- ప్రత్యక్ష కాలమ్ ఎంపిక:
df[['col1', 'col2']](కొన్ని కాలమ్‌లను ఎంచుకోవడానికి వేగవంతమైనది) - బూలియన్ ఇండెక్సింగ్:
df.loc[:, [True if col.startswith('col') else False for col in df.columns]](ఒక షరతు ఆధారంగా కాలమ్‌లను ఎంచుకోవడానికి ఉపయోగపడుతుంది)
కాలమ్‌లను ఎంచుకోవడానికి రెగ్యులర్ ఎక్స్‌ప్రెషన్‌లతో df.filter()ని ఉపయోగించడం మానుకోండి, ఎందుకంటే ఇది ఇతర పద్ధతుల కంటే నెమ్మదిగా ఉంటుంది.
4. జాయిన్‌లు మరియు విలీనాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం
డేటాఫ్రేమ్‌లను జాయిన్ చేయడం మరియు విలీనం చేయడం కంప్యూటేషనల్‌గా ఖర్చుతో కూడుకున్నది, ముఖ్యంగా పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం. జాయిన్‌లు మరియు విలీనాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఇక్కడ కొన్ని చిట్కాలు ఉన్నాయి:
- తగిన జాయిన్ కీలను ఉపయోగించండి: జాయిన్ కీలు ఒకే డేటా రకాన్ని కలిగి ఉన్నాయని మరియు ఇండెక్స్ చేయబడి ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోండి.
- జాయిన్ రకాన్ని పేర్కొనండి: మీ అవసరాల ఆధారంగా తగిన జాయిన్ రకాన్ని (ఉదా.,
inner,left,right,outer) ఉపయోగించండి. ఇన్నర్ జాయిన్ సాధారణంగా ఔటర్ జాయిన్ కంటే వేగంగా ఉంటుంది. join()బదులుగా `merge()` ఉపయోగించండి:merge()ఫంక్షన్ మరింత బహుముఖమైనది మరియు తరచుగాjoin()పద్ధతి కంటే వేగంగా ఉంటుంది.
ఉదాహరణ:
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value2': [5, 6, 7, 8]})
# Efficient inner join
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print(df_merged)
5. డేటాఫ్రేమ్‌లను అనవసరంగా కాపీ చేయకుండా నివారించడం
అనేక పాండాస్ ఆపరేషన్‌లు డేటాఫ్రేమ్‌ల కాపీలను సృష్టిస్తాయి, ఇవి మెమరీ-ఇంటెన్సివ్ మరియు సమయం తీసుకునేవి కావచ్చు. అనవసరమైన కాపీని నివారించడానికి, అందుబాటులో ఉన్నప్పుడు inplace=True ఆర్గ్యుమెంట్‌ను ఉపయోగించండి లేదా ఆపరేషన్ ఫలితాన్ని అసలు డేటాఫ్రేమ్‌కు తిరిగి కేటాయించండి. `inplace=True`తో చాలా జాగ్రత్తగా ఉండండి ఎందుకంటే ఇది లోపాలను దాచిపెట్టి, డీబగ్గింగ్‌ను కష్టతరం చేస్తుంది. కొంచెం తక్కువ పనితీరు ఉన్నప్పటికీ, తిరిగి కేటాయించడం తరచుగా సురక్షితం.
ఉదాహరణ:
# Inefficient (creates a copy)
df_filtered = df[df['col1'] > 500]
# Efficient (modifies the original DataFrame in place - CAUTION)
df.drop(df[df['col1'] <= 500].index, inplace=True)
#SAFER - reassigns, avoids inplace
df = df[df['col1'] > 500]
6. చంకింగ్ మరియు ఇటరేటింగ్
మెమరీలో సరిపోని అత్యంత పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం, డేటాను చంక్‌లలో ప్రాసెస్ చేయడాన్ని పరిగణించండి. ఫైల్‌ల నుండి డేటాను చదివేటప్పుడు `chunksize` పారామీటర్‌ను ఉపయోగించండి. చంక్‌ల ద్వారా ఇటరేట్ చేయండి మరియు ప్రతి చంక్‌పై విడిగా మీ విశ్లేషణను జరపండి. కొన్ని ఆపరేషన్‌లకు మొత్తం డేటాసెట్‌ను ఒకేసారి ప్రాసెస్ చేయాల్సి ఉన్నందున, విశ్లేషణ సరైనదిగా ఉండేలా జాగ్రత్తగా ప్లాన్ చేసుకోవాలి.
# Read CSV in chunks
for chunk in pd.read_csv('large_data.csv', chunksize=100000):
# Process each chunk
print(chunk.shape)
7. సమాంతర ప్రాసెసింగ్ కోసం డాస్క్ ఉపయోగించడం
డాస్క్ అనేది పాండాస్‌తో సజావుగా ఇంటిగ్రేట్ అయ్యే ఒక సమాంతర కంప్యూటింగ్ లైబ్రరీ. ఇది పెద్ద డేటాఫ్రేమ్‌లను సమాంతరంగా ప్రాసెస్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, ఇది పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది. డాస్క్ డేటాఫ్రేమ్‌ను చిన్న పార్టిషన్‌లుగా విభజించి, వాటిని బహుళ కోర్లు లేదా మెషీన్‌లలో పంపిణీ చేస్తుంది.
import dask.dataframe as dd
# Create a Dask DataFrame
ddf = dd.read_csv('large_data.csv')
# Perform operations on the Dask DataFrame
ddf_filtered = ddf[ddf['col1'] > 500]
# Compute the result (this triggers the parallel computation)
result = ddf_filtered.compute()
print(result.head())
వేగవంతమైన లుకప్‌ల కోసం ఇండెక్సింగ్
ఒక కాలమ్‌పై ఇండెక్స్ సృష్టించడం వలన లుకప్‌లు మరియు ఫిల్టరింగ్ ఆపరేషన్‌లు గణనీయంగా వేగవంతం అవుతాయి. ఒక నిర్దిష్ట విలువకు సరిపోయే అడ్డు వరుసలను త్వరగా గుర్తించడానికి పాండాస్ ఇండెక్స్‌లను ఉపయోగిస్తుంది.
ఉదాహరణ:
# Set 'col3' as the index
df = df.set_index('col3')
# Faster lookup
value = df.loc['A']
print(value)
# Reset the index
df = df.reset_index()
అయితే, చాలా ఇండెక్స్‌లను సృష్టించడం వలన మెమరీ వినియోగం పెరిగి, రైట్ ఆపరేషన్‌లు నెమ్మదిస్తాయి. లుకప్‌లు లేదా ఫిల్టరింగ్ కోసం తరచుగా ఉపయోగించే కాలమ్‌లపై మాత్రమే ఇండెక్స్‌లను సృష్టించండి.
ఇతర పరిగణనలు
- హార్డ్‌వేర్: మీరు నిరంతరం పెద్ద డేటాసెట్‌లతో పనిచేస్తుంటే, మీ హార్డ్‌వేర్‌ను (CPU, RAM, SSD) అప్‌గ్రేడ్ చేయడాన్ని పరిగణించండి.
- సాఫ్ట్‌వేర్: మీరు పాండాస్ యొక్క తాజా వెర్షన్‌ను ఉపయోగిస్తున్నారని నిర్ధారించుకోండి, ఎందుకంటే కొత్త వెర్షన్‌లలో తరచుగా పనితీరు మెరుగుదలలు ఉంటాయి.
- ప్రొఫైలింగ్: మీ కోడ్‌లోని పనితీరు అవరోధాలను గుర్తించడానికి ప్రొఫైలింగ్ సాధనాలను (ఉదా.,
cProfile,line_profiler) ఉపయోగించండి. - డేటా నిల్వ ఫార్మాట్: CSVకి బదులుగా పార్కెట్ లేదా ఫెదర్ వంటి మరింత సమర్థవంతమైన డేటా నిల్వ ఫార్మాట్‌లను ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి. ఈ ఫార్మాట్‌లు కాలమ్-ఆధారితమైనవి మరియు తరచుగా కంప్రెస్ చేయబడతాయి, ఇది చిన్న ఫైల్ పరిమాణాలకు మరియు వేగవంతమైన రీడ్/రైట్ సమయాలకు దారితీస్తుంది.
ముగింపు
పెద్ద డేటాసెట్‌లతో సమర్థవంతంగా పనిచేయడానికి పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌లను మెమరీ వినియోగం మరియు పనితీరు కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడం చాలా ముఖ్యం. సరైన డేటా రకాలను ఎంచుకోవడం, వెక్టరైజ్డ్ ఆపరేషన్‌లను ఉపయోగించడం మరియు మీ డేటాను సమర్థవంతంగా ఇండెక్స్ చేయడం ద్వారా, మీరు మెమరీ వినియోగాన్ని గణనీయంగా తగ్గించవచ్చు మరియు పనితీరును మెరుగుపరచవచ్చు. పనితీరు అవరోధాలను గుర్తించడానికి మీ కోడ్‌ను ప్రొఫైల్ చేయడం గుర్తుంచుకోండి మరియు అత్యంత పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం చంకింగ్ లేదా డాస్క్ ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి. ఈ టెక్నిక్‌లను అమలు చేయడం ద్వారా, మీరు డేటా విశ్లేషణ మరియు మానిప్యులేషన్ కోసం పాండాస్ యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయవచ్చు.