Natuurlijk! Hier zijn enkele optimalisatietechnieken voor je Pandas DataFrame met kolommen 'product_id' (int), 'verkoopdatum' (datetime), 'prijs' (float): 1. **Gebruik van efficiënte datatypes:** - **'product_id'**: Als de product-IDs binnen een klein bereik liggen, converteer dan naar een kleiner integer-type zoals `int32` of `int16`: ```python df['product_id'] = df['product_id'].astype('int32') # of 'int16' indien passend ``` - **'verkoopdatum'**: Als deze kolom al als datetime is, blijft dat goed. Anders converteer: ```python df['verkoopdatum'] = pd.to_datetime(df['verkoopdatum'], errors='coerce') ``` - **'prijs'**: Als je geen hoge precisie nodig hebt, overweeg dan `float32`: ```python df['prijs'] = df['prijs'].astype('float32') ``` 2. **Vermijd onnodige kopieën:** - Als je de datatypes hebt aangepast, werk dan direct in-place om geheugen te besparen: ```python df['product_id'] = df['product_id'].astype('int32') ``` 3. **Indexering en sortering:** - Stel een index in op kolommen die je vaak gebruikt voor filtering of groepering, bijvoorbeeld: ```python df.set_index('verkoopdatum', inplace=True) ``` - Sorteer je DataFrame op relevante kolommen om snellere bewerkingen mogelijk te maken: ```python df.sort_values('verkoopdatum', inplace=True) ``` 4. **Gebruik van categorische data:** - Als 'product_id' veel herhalingen bevat, converteer dan naar een categorische datatype: ```python df['product_id'] = df['product_id'].astype('category') ``` - Dit vermindert het geheugen en versnelt bewerkingen zoals groeperingen. 5. **Filters en bewerkingen optimaliseren:** - Gebruik vectorized operaties en vermijd loops. - Filter bijvoorbeeld snel door: ```python df_filtered = df[df['prijs'] > 10] ``` - En voor aggregaties: ```python df_grouped = df.groupby('product_id')['prijs'].mean() ``` 6. **Gebruik van `categorical` voor datum- of tekstgegevens:** - Als je bijvoorbeeld veel verkoopdatums hebt die binnen een beperkt aantal unieke data liggen, kun je deze ook converteren: ```python df['verkoopdatum'] = df['verkoopdatum'].astype('category') ``` 7. **Overweeg gebruik van Dask of andere tools voor grote datasets:** - Als je dataset heel groot is, kan Dask of vergelijkbare tools helpen door de verwerking te paralleliseren. Door deze technieken toe te passen, minimaliseer je het geheugenverbruik en verhoog je de verwerkingssnelheid van je DataFrame, afgestemd op de bewerkingen die je uitvoert.

Hier zijn effectieve optimalisatietechnieken voor uw Pandas DataFrame: ## Geheugenoptimalisatie 1. **Datatypen optimaliseren** ```python # Downcast numerieke kolommen df['product_id'] = pd.to_numeric(df['product_id'], downcast='integer') df['prijs'] = pd.to_numeric(df['prijs'], downcast='float') # Datum optimalisatie df['verkoopdatum'] = pd.to_datetime(df['verkoopdatum']) ``` 2. **Categorische data gebruiken** ```python # Als product_id beperkt aantal unieke waarden heeft df['product_id'] = df['product_id'].astype('category') ``` ## Rekentijdoptimalisatie 3. **Efficiënte selectie methoden** ```python # Gebruik .loc in plaats van chained indexing df.loc[df['product_id'] == 123, 'prijs'] ``` 4. **Vectorisatie i.p.v. loops** ```python # Vermijd .apply() met lambda, gebruik vectorized operations df['prijs_met_btw'] = df['prijs'] * 1.21 # i.p.v. apply ``` 5. **Query optimalisatie** ```python # Gebruik .query() voor complexe filters result = df.query('prijs > 100 & verkoopdatum >= "2023-01-01"') ``` ## Geavanceerde technieken 6. **Indexering optimaliseren** ```python # Zet vaak gebruikte kolommen als index df = df.set_index('verkoopdatum') df = df.sort_index() # Sorteer voor snellere zoekopdrachten ``` 7. **Chunk processing voor grote datasets** ```python # Verwerk in chunks als dataset zeer groot is chunk_size = 10000 for chunk in pd.read_csv('data.csv', chunksize=chunk_size): process_chunk(chunk) ``` 8. **Bewaaroptimalisatie** ```python # Gebruik efficiënte formaten df.to_parquet('data.parquet') # Sneller en kleiner dan CSV ``` ## Praktische tips - Gebruik `df.info(memory_usage='deep')` om geheugengebruik te analyseren - Monitor prestaties met `%timeit` in Jupyter - Overweeg Dask of Modin voor zeer grote datasets Welke specifieke bewerkingen voert u het meest uit? Ik kan meer gerichte suggesties geven.