Pandas DataFrame с колонкой city (object dtype, 10M строк, 50 уникальных значений) занимает 600 MB памяти. Как уменьшить память без потери данных?

Python hard senior

Варианты ответа

Конвертировать в category dtype — будет ≈10 MB вместо 600 (хранится как индексы + dictionary 50 значений)
Использовать chunked reading через pd.read_csv(chunksize=) — но это не решит размер уже загруженного DataFrame в памяти
Делать gzip-compress на отдельную колонку через pandas API — внутри pandas нельзя, требуется внешняя сериализация в parquet
Уменьшить precision колонки до object[10] (truncate до 10 символов) — pandas не поддерживает такую модификацию dtype

Подробный разбор с объяснением «почему правильный ответ верный» и почему остальные неверны — после регистрации.

2475 вопросов с разбором, quiz-режим с проверкой, AI-собес и подготовка к интервью аналитика.