Сокращение использования памяти на ~49,9% для фрейма данных
import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv) import os import plotly.graph_objects as go Очень полезная функция для экономии памяти, используемой для фрейма данных. Давайте посмотрим, как это работает с фреймом данных о ценах на акции Apple. # let's load prices for Apple from Huge Dataset with +1290 cols # df = pd.read_csv("/kaggle/input/usa-stocks-prices-ohlcv/D1/MSFT.US_D1.csv") df = pd.read_csv("/kaggle/input/extra-us-stocks-market-data/D1/AAPL...