8.5 Sparse 数据结构 (稀疏数据)

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8.5 Sparse 数据结构 (稀疏数据) 8.5 Pandas Sparse 数据结构：优化内存使用在处理包含大量缺失值或重复值的超大型数据集时，传统的 Pandas DataFrame 会占用大量的内存。Sparse 数据结构是 Pandas 提供的一种有效优化内存使用的方式，特别适用于稀疏数据，即数据中大部分元素为相同值（通常是 NaN 或 0）。 8.5.1 稀疏数据概念稀疏数据是指数据集中大部分元素都是相同值（通常是零或缺失值）的数据。例如，一个包含 10000 个元素的数组，其中只有 100 个非零值，其余 9900 个都是零，那么这个数组就可以被认为是稀疏的。传统的 DataFrame 会为每个元素分配内存，即使该元素的值是重复的。对于稀疏数据，这会造成大量的内存浪费。