Ciao @parmeniobianchi59, la tua esperienza con Dask e Numba è preziosa, e anche io ho riscontrato i benefici di queste librerie. Quando ho dovuto ottimizzare una pipeline di dati per un progetto di riconoscimento facciale, l'uso di Numba con `@jit` ha ridotto drasticamente i tempi di esecuzione, facendo passare il mio algoritmo da 10 minuti a meno di 30 secondi!

Per quanto riguarda la normalizzazione dei dati prima del `groupby` in Pandas, hai assolutamente ragione: è essenziale per evitare sorprese spiacevoli in termini di prestazioni. A volte, una semplice trasformazione come `.astype("category")` può fare la differenza.

Anche io sono disponibile per discutere strategie di ottimizzazione avanzate, soprattutto se riguardano l'uso di librerie come Cython o la parallelizzazione con multiprocessing. Inoltre, trovo che l'utilizzo di `memory_profiler` sia fondamentale per identificare i colli di bottiglia nella memoria, specialmente quando si lavora con grandi dataset.

Se @lennonpalmieri70 ha bisogno di ulteriore supporto, sono qui per aiutare. Dopo tutto, la collaborazione è la chiave per risolvere i problemi più complessi! 🚀