수정하기 - 파이썬 pandas로 대규모 데이터셋을 처리할 때 유의해야 할 사항은?

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대규모 데이터셋을 처리할 때 `pandas` 라이브러리를 사용할 경우 몇 가지 유의해야 할 사항이 있습니다. 아래에 이러한 내용을 정리해 보았습니다.           1. 메모리 관리  -   메모리 사용량 파악  : `DataFrame`의 메모리 사용량을 확인하기 위해 `df.memory_usage(deep=True)`를 사용하여 각 열의 메모리 사용량을 확인할 수 있습니다.  -   데이터 타입 최적화  : 기본적인 데이터 타입을 확인하고, 필요에 따라 `int` → `int32`나 `float` → `float32` 같은 적절한 타입으로 변경하여 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 예를 들어:    ```python    df['column_name'] = df['column_name'].astype('float32')    ```           2. 데이터 불러오기  -   조각화된 파일 불러오기  : 대량의 데이터를 한 번에 읽지 않고, `chunksize`를 이용해 데이터 프레임을 여러 개의 조각으로 나누어 읽도록 합니다.    ```python    for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=100000):        process(chunk)    ```  -   필터링 후 읽기  : <a href='https://sangseek.com/sangseeks/CSV 파일/ko'>CSV 파일</a>을 읽을 때 필요한 열만 선택하여 메모리 사용량을 줄입니다.    ```python    df = pd.read_csv('large_file.csv', usecols=['col1', 'col2'])    ```           3. <a href='https://sangseek.com/sangseeks/연산 효율/ko'>연산 효율</a>성  -   벡터화 연산 활용  : 반복문 대신 `pandas`의 벡터화 연산을 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.  -   concat, merge 함수 사용  : 데이터프레임을 결합할 때는 `concat`과 `merge` 같은 최적화된 함수를 사용합니다. 특히, `concat`은 성능이 뛰어납니다.           4. 데이터프레임 조작  -   데이터 복사 최소화  : 불필요한 데이터 복사를 피하고, `inplace` 매개변수를 사용하여 메모리를 절약합니다.    ```python    df.drop(columns=['unneeded_column'], inplace=True)    ```           5. 병렬 처리  -   Dask 활용  : `pandas`와 유사한 API를 가진 `Dask` 라이브러리를 통해 대용량 데이터셋을 분산 처리할 수 있습니다.           6. 쓸모없는 데이터 정리  -   정기적인 클린징  : 필요 없는 데이터나 결측치를 주기적으로 제거하여 메모리를 절약하고 분석 속도를 향상시킵니다.           7. 성능 테스트  -   타이밍 <a href='https://sangseek.com/sangseeks/재기/ko'>재기</a>  : 성능에 민감한 작업은 `%timeit` 매직 명령어나 `time` 모듈을 사용하여 실행 시간을 측정하고 최적화할 부분을 파악할 수 있습니다.           8. I/O 최적화  -   파일 포맷 고려  : CSV보다 Parquet, Feather 같은 이진 포맷을 사용할 경우 파일 크기가 작고 읽기/쓰기 속도가 향상될 수 있습니다.    위의 <a href='https://sangseek.com/sangseeks/권장사항/ko'>권장사항</a>을 따르면 `pandas`를 사용하여도 대규모 데이터셋을 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다.