概述
文章选自DATAQUEST
作者：Josh Devlin
原文链接：https://www.dataquest.io/blog/pandas-big-data/
本篇有点长，请大家耐心看完，帮助很大~
pandas 是一个 Python 软件库，可用于数据操作和分析。数据科学博客发布了一篇关于如何优化 pandas 内存占用的教程：仅需进行简单的数据类型转换，就能够将一个棒球比赛数据集的内存占用减少了近 90%。
当使用 pandas 操作小规模数据(低于 100 MB)时，性能一般不是问题。而当面对更大规模的数据(100 MB 到数 GB)时，性能问题会让运行时间变得更漫长，而且会因为内存不足导致运行完全失败。
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尽管 Spark 这样的工具可以处理大型数据集(100 GB 到数 TB)，但要完全利用它们的能
最后
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