TGViewer
Datalytics Datalytics @datalytx · 8.8K subscribers
Post #118 1.65K
Перевод статьи из блога DataQuest о том как использовать Pandas для анализа тяжелых датасетов. Рассматриваются методики преобразования типов к более легковесным, оптимизация хранения объектных типов с помощью их преобразования к категориальным типам. В итоге, на тестовом датасете получилось на 90% снизить объем памяти, нужной для хранения датасета. https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/442516/
Хабр Руководство по использованию pandas для анализа больших наборов данных При использовании библиотеки pandas для анализа маленьких наборов данных, размер которых не превышает 100 мегабайт, производительность редко становится проблемой. Но когда речь идёт об исследовании...
More from @datalytx
  1. Oct 14, 2026В субботу, 17 октября, Москва станет точкой притяжения для всех специалистов в области Rec…
  2. Oct 14, 2026RAG, AI-агенты и модели в продакшене. В @llm_jobs публикуются вакансии для тех, кто создаё…
  3. Oct 6, 2026Что, если заменить аналитиков нейросетью? Да ничего хорошего: результаты анализа получаютс…
  4. Oct 3, 20265 октября начнется 19-й поток программы Data Engineer от Newprolab Программа для junior- и…
  5. Oct 2, 2026Мой первый эксперимент с созданием анимированных интерактивных роликов с помощью нейросете…
  6. Sep 30, 2026Стать аналитиком данных всего за 10 недель — это реально! Если вы давно смотрите в сторону…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →