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Optimiza Pandas al máximo con PyArrow

¿Te has preguntado por qué Pandas consume tanta memoria? En este video te explico a fondo el problema y cómo solucionarlo usando PyArrow como backend. Desde los fundamentos de Numpy y Pandas hasta el concepto de almacenamiento columnar y cómo Apache Arrow puede ayudarte a ahorrar memoria y mejorar el rendimiento de tus análisis de datos. ✅ Ideal para quienes trabajan con datasets grandes o quieren optimizar sus pipelines en Python. 🧠 Contenido del video: 00:00 Introducción 00:52 ¿Qué es Numpy y cómo influye en Pandas? 02:09 Limitaciones de Pandas con grandes volúmenes de datos 03:15 ¿Cómo Pandas maneja strings en memoria? 05:06 ¿Qué es el almacenamiento columnar? 07:04 ¿Qué pasa al usar Pandas + PyArrow? 07:21 Explicación clara de Apache Arrow 08:14 ¿Para qué sirve memory_usage(deep=True) en Pandas? 11:28 Cómo cambiar el backend de Pandas a PyArrow (paso a paso) 🌐 Únete a nuestra comunidad y sigue mejorando tus habilidades: 🔗 Buy me a Coffee 👉 https://www.buymeacoffee.com/pilprogr... 💬 Discord 👉   / discord   📸 Instagram 👉   / pildoras_de_programacion   🎵 TikTok 👉 https://www.tiktok.com/@pil_programac... 📘 Facebook 👉   / pilprogramacion   📺 YouTube 👉    / @pildorasdeprogramacion   🔔 ¡Suscríbete y activa la campanita para no perderte futuros tutoriales prácticos! 🚀