Pandas处理大数据的性能优化技巧

Pandas是Python中最著名的数据分析工具。在处理数据集时，每个人都会使用到它。但是随着数据大小的增加，执行某些操作的某些方法会比其他方法花费更长的时间。所以了解和使用更快的方法非常重要，特别是在大型数据集中，本文将介绍一些使用Pandas处理大数据时的技巧，希望对你有所帮助

数据生成
为了方便介绍，我们生成一些数据作为演示，faker是一个生成假数据的Python包。这里我们直接使用它

 import random
 from faker import Faker
 
 fake = Faker()
 
 car_brands = ["Audi","Bmw","Jaguar",