category类型能省内存，但仅适用于唯一值占比低于50%的低基数字符串列，如性别、省份等，可省60%–90%内存；高基数列反而增加开销。
category 类型真能省内存？先看它适合什么场景
能省，但不是所有字符串列都适合。关键看「唯一值数量 / 总行数」是否明显小于 0.5（即重复度高）。比如性别、省份、订单状态这类低基数（low-cardinality）列，转 category 后内存常减少 60%–90%；而用户昵称、日志消息这种几乎每行都不同的列，转了反而多一层索引开销。
- 唯一值占比 category
- 唯一值占比 10%–50%：视数据量而定，百万行以上通常仍受益
- 唯一值占比 > 50%：基本不省，还可能拖慢某些操作（如
str.contains()）
用这行快速检查：
df['col'].nunique() / len(df)
别只看
df.info() 的 memory usage —— 它默认不 deep，得加 deep=True 才算真实字符串内存。
排序时 category 列为啥更快？但默认顺序可能不是你想要的
因为底层存的是整数编码（0, 1, 2…），排序实际是对整数数组操作，比逐个比较字符串快 3–5 倍。但注意：默认排序按「类别出现顺序」或「字典序」，不是你业务里的逻辑顺序（比如 “高” > “中” > “低”）。
- 要自定义顺序，必须显式创建
CategoricalDtype：from pandas.api.types import CategoricalDtype<br>cat_type = CategoricalDtype(categories=['低', '中', '高'], ordered=True)<br>df['level'] = df['level'].astype(cat_type)
- 直接
df['level'].astype('category')不带ordered=True，后续sort_values()会按字典序排，且无法做大小比较（df['level'] > '中'报错） -
sort_values()对已设ordered=True的列，自动按定义顺序升序；降序就加ascending=False，无需额外映射
读取阶段就优化，别等加载完再转
等 pd.read_csv() 把整列读成 object 再转 category，中间已占用大量内存。应该在读取时直接指定 dtype：
- 方法一（推荐）：用
dtype参数：df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'status': 'category', 'region': 'category'}) - 方法二：对数值列同步降级，避免 int64 浪费：
dtype={'user_id': 'uint32', 'score': 'float32'} - 方法三：用
convert_dtypes()做兜底（但它不会自动把字符串转category，只转为string类型）
漏掉这步，100 万行含 3 个高重复字符串列的数据，可能多占 200MB+ 内存，且后续所有 groupby、sort_values 都更慢。
容易被忽略的坑：category 列参与 merge 或 filter 时的行为
- merge 时若左右 DataFrame 的
category 列 categories 不一致（比如左有 ['A','B']，右有 ['B','C']），结果列会自动转回 object，内存和性能优势瞬间消失
- filter 时写
df[df['cat_col'] == 'X'] 没问题，但用 isin() 要小心：df[df['cat_col'].isin(['X','Y'])] 若 'Y' 不在 categories 中，会静默返回空 —— 不报错，但结果不对
- 保存为 parquet 时默认保留 category 结构，但存 CSV 会变回字符串；重读 CSV 若没指定 dtype，又回到起点
category 列 categories 不一致（比如左有 ['A','B']，右有 ['B','C']），结果列会自动转回 object，内存和性能优势瞬间消失 df[df['cat_col'] == 'X'] 没问题，但用 isin() 要小心：df[df['cat_col'].isin(['X','Y'])] 若 'Y' 不在 categories 中，会静默返回空 —— 不报错，但结果不对 真正省内存，靠的不是“转一次”，而是从读入、处理到输出全程保持类型意识。一个列转了 category，不代表它就永远安全了——任何隐式类型推断操作（比如 pd.concat()、merge()、甚至某些 apply()）都可能把它悄悄打回原形。
