Quando se trabalha com grandes conjuntos de dados no Pandas, a eficiente alocação de memória torna-se crucial para manter um bom desempenho e evitar o esgotamento dos recursos do sistema. Dado este desafio, analise as opções abaixo para otimizar o uso da memória ao manipular grandes volumes de dados com Pandas.

I. Empregar categorias para dados textuais repetitivos ao invés de strings.
II. Segmentar os dados em chunks menores durante a leitura de arquivos grandes, utilizando o parâmetro chunksize no read_csv.
III. Fazer uso intensivo de operações inplace.

Sobre as afirmativas acima, pode-se dizer que: