选择合适数据类型、避免循环、使用向量化操作、合理过滤和高效读写可显著提升Pandas性能，如用category减少内存、.loc替代iterrows、query优化条件筛选、parquet替代csv。
处理大规模数据时，Pandas 的性能直接影响程序运行效率。通过合理使用内置方法、优化数据类型和避免常见误区，可以显著提升执行速度和内存使用效率。
选择合适的数据类型
Pandas 默认使用通用类型（如 int64、float64、object），但很多情况下可以降级以节省内存并加快计算：
示例：df[‘category_col’] = df[‘category_col’].astype(‘category’)
避免循环，优先使用向量化操作
Python for 循环在 Pandas 中效率极低，应尽量使用内置向量化函数：
- 用 .loc[] 或布尔索引替代逐行判断
- 数学运算、字符串处理（如 .str.contains()）都支持向量化
- 条件赋值推荐使用 np.where() 或 pd.DataFrame.where()
错误方式：for index, row in df.iterrows(): …
正确方式：df.loc[df[‘age’] > 30, ‘status’] = ‘adult’
合理使用查询与过滤方法
大数据集上频繁切片会影响性能，注意以下几点：
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- 使用 .query() 方法提升可读性和速度，尤其适合复杂条件
- 链式赋值（chained assignment）容易触发 SettingWithCopyWarning，应改用 .loc
- 提前过滤无关数据，减少后续操作的数据量
df.query(‘sales > 1000 and region == “North”‘)
利用高效的数据读写方式
I/O 操作常是瓶颈，选择更快的格式能明显改善体验：
- 读取 CSV 时指定 dtype 避免类型推断耗时
- 使用 parquet 或 feather 格式替代 CSV，加载速度更快
- 大文件可分块读取（chunksize）或只加载所需列（usecols）
pd.read_csv(‘data.csv’, usecols=[‘col1’, ‘col2’], dtype={‘col1’: ‘int32’})
基本上就这些。关键是理解 Pandas 的底层机制，少做冗余操作，多用优化过的接口。实际应用中结合 memory_profiler 工具分析内存变化，效果更明显。不复杂但容易忽略。
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