Pandas Categorical 数据类型：内存优化与性能提升 (别再让你的电脑哭泣了!) 各位观众老爷们，晚上好！我是你们的老朋友，数据老司机。今天咱们不飙车，聊点实在的——Pandas Categorical 数据类型。 你是不是经常遇到这样的情况：兴致勃勃地导入一个数据集，准备大展拳脚，结果…电脑开始疯狂咆哮，风扇呼呼作响，最后直接罢工？ 🤯 别慌！今天我就教你一招，用Categorical数据类型，让你的电脑瞬间冷静下来，数据分析速度嗖嗖起飞! 想象一下，你手里有一份包含全国人民性别信息的数据集，几百万甚至上千万条数据，但性别嘛，无非就“男”和“女”两种。你用object (也就是字符串) 类型存储，每个"男"和"女"都要占据相当的内存空间，简直是赤裸裸的浪费！ 这就好比你用豪华别墅来存放两件衣服，简直暴殄天物！ 这时候，Categorical数据类型就如同一个精巧的衣柜，它将你的数据分类整理，只存储类别信息，然后用一个索引来指向这些类别。 这样一来，同样的数据，占用的空间大大减少，查询速度也更快了！ 是不是感觉打开了新世界的大门？ …