Natuurlijk! Hier zijn enkele aanbevelingen voor je Python-webapplicatie voor e-commerce, gericht op datafiltering en verwerking van grote datasets met gebruik van Pandas en Matplotlib: 1. Optimaliseer data-inladen: - Gebruik chunked reading met `pd.read_csv()` door de parameter `chunksize` in te stellen om grote datasets in delen te verwerken. 2. Efficiënte filtering en selectie: - Maak gebruik van boolean indexing voor snelle filtering, bijvoorbeeld: `filtered_df = df[df['product_category'] == 'Elektronica']`. - Gebruik `.query()` voor leesbare en efficiënte filterexpressies. 3. Dataaggregatie en samenvatting: - Gebruik `.groupby()` gevolgd door aggregatiefuncties zoals `.sum()`, `.mean()` voor samenvatting van grote datasets. 4. Geheugengebruik optimaliseren: - Converteer kolommen naar efficiëntere datatypes zoals `category` voor categorische data. - Verwijder onnodige kolommen met `df.drop()`. 5. Plotten en visualisatie: - Maak gebruik van Matplotlib in combinatie met Pandas plot-methoden voor snelle visualisaties. - Gebruik `plt.figure()` om meerdere grafieken overzichtelijk te houden. 6. Laad en verwerk data asynchroon: - Overweeg het gebruik van multithreading of multiprocessing voor data-preprocessing, vooral bij grote datasets. 7. Caching en hergebruik van resultaten: - Sla tussenresultaten op met bijvoorbeeld `pickle` om herhaalde berekeningen te vermijden. 8. Gebruik van Dask voor schaalbaarheid: - Overweeg Dask DataFrame voor werken met datasets die groter zijn dan het geheugen. 9. Beveiliging en validatie: - Voeg validatie toe bij datainvoer en filtering om fouten te voorkomen. 10. Documentatie en modulariteit: - Organiseer je code in functies en modules voor herbruikbaarheid en onderhoudbaarheid. Wil je dat ik voorbeeldcode of specifieke implementaties voor een van deze punten voor je opstel?