• 使用 pandas.read_csv() 的 chunksize 参数分块加载大型文件。
• 考虑使用 dask 等工具进行并行加载，以提高速度。

加速数据预处理

• 使用 numpy 的 vectorize 函数将 python 函数转换为 NumPy 数组操作。
• 利用 pandas 的 .apply() 和 .map() 方法并行执行操作。
• 转换数据类型以优化计算，例如使用 pandas.to_numeric() 将对象转换为数字。

提升计算性能

• 使用 numba 编译 Python 代码以提高速度。
• 利用 joblib 进行并行计算，以在多个 CPU 上分配任务。
• 考虑使用云计算平台，例如 AWS 或 Azure，以获得更大的计算能力。

优化数据可视化

• 使用 matplotlib 的 pyplot.show(block=False) 选项在后台绘制图形。
• 考虑使用 plotly 等交互式可视化库，以实现更丰富的可视化效果。
• 探索 seaborn 等高级可视化库，以创建复杂的和信息丰富的图表。

利用现成资源

• 利用 scikit-learn、statsmodels 和 scipy 等库中的机器学习和统计算法。
• 使用 PyData 生态系统中的工具，例如 pandas、NumPy 和 Jupyter Notebook，以访问广泛的分析功能和社区支持。

自动化任务

• 使用 Python 脚本自动化重复性任务，例如数据提取、预处理和分析。
• 探索 airflow 等工作流管理工具，以创建复杂的数据管道。

其他提示

• 优化代码以减少内存使用和提高效率。
• 使用调试器和性能分析工具来识别瓶颈并加以修复。
• 学习高级 Python 特性，例如列表解析、生成器和lambda 表达式，以简化代码。
• 加入在线社区和论坛，以获取来自其他数据分析师的见解和支持。