在大数据时代，如何高效处理海量数据是每个数据分析师必须掌握的技能。本文将介绍使用Pandas处理百万级数据的优化技巧。

数据读取优化

对于大型CSV文件，可以使用分块读取的方式，避免一次性加载导致内存溢出。

数据类型优化

合理设置数据类型可以大幅降低内存占用：

• 使用 category 类型处理低基数字符串列
• 使用 int8/int16 替代 int64
• 使用 float32 替代 float64

向量化操作

尽量避免使用 apply() 循环，优先使用向量化操作，速度可提升10-100倍。利用好 groupby、merge 等高效函数，是处理大规模数据的关键。