Pandas es generoso con los tipos d de forma predeterminada: los números enteros suelen ser int64 incluso cuando el rango es pequeño. En millones de filas eso desperdicia gigabytes. La optimización significa elegir tipos d compactos (categoría, int8, float32) y operaciones vectorizadas en lugar de bucles de Python y .apply() innecesarios.