Pandas hautes performances : vitesse et mémoire
Pandas est généreux en types par défaut : les entiers sont souvent int64 même lorsque la plage est petite. Sur des millions de lignes, cela gaspille des gigaoctets. L'optimisation signifie choisir des types compacts (category, int8, float32) et des opérations vectorisées au lieu des boucles Python et des .apply() inutiles.