使用Pandas的Chunksize參數(shù)：
當(dāng)你需要讀取一個(gè)非常大的CSV文件時(shí)，可以使用pandas.read_csv()函數(shù)的chunksize參數(shù)。這允許你迭代地讀取文件的一部分（即“chunk”），并對每個(gè)chunk進(jìn)行單獨(dú)處理，然后再處理下一個(gè)chunk。這樣可以減少內(nèi)存使用，并提高處理效率。

python復(fù)制代碼
chunksize = 10000  # 定義每個(gè)chunk的大小  
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunksize):  
    # 對每個(gè)chunk進(jìn)行處理  
    process(chunk)

Dask結(jié)合Pandas：
Dask是一個(gè)開源的Python庫，用于并行計(jì)算，可以被視為“大規(guī)?！卑姹镜腜andas。Dask提供了類似于Pandas的API，但可以擴(kuò)展到多核機(jī)器上執(zhí)行計(jì)算，無需將數(shù)據(jù)集加載到內(nèi)存中。通過將Pandas操作轉(zhuǎn)換成Dask操作，你可以對非常大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速計(jì)算。

python復(fù)制代碼
import dask.dataframe as dd  
df = dd.read_csv('large_file.csv')  
# 類似Pandas的操作  
result = df.groupby('column_name').mean().compute()  # .compute()執(zhí)行實(shí)際計(jì)算

優(yōu)化數(shù)據(jù)類型：
Pandas庫中數(shù)據(jù)類型對內(nèi)存占用和性能有顯著影響。盡可能使用更節(jié)省內(nèi)存的數(shù)據(jù)類型（如int32代替int64，float32代替float64，category類型對于類別數(shù)據(jù)）。

python復(fù)制代碼
df['column_name'] = df['column_name'].astype('category')

利用Pandas的app*函數(shù)的優(yōu)化：
app*函數(shù)在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)非常有用，但它也可能非常慢。當(dāng)可能時(shí)，盡量使用Pandas的內(nèi)置函數(shù)和操作符，因?yàn)檫@些通常是高度優(yōu)化的。如果必須使用app*，嘗試傳遞axis=1（按行操作）代替axis=0（按列操作），因?yàn)橥ǔ０葱胁僮鞅劝戳胁僮鞲臁?/p>

避免數(shù)據(jù)復(fù)制：
在Pandas中，某些操作會創(chuàng)建數(shù)據(jù)的副本，這會增加內(nèi)存消耗。例如，盡量避免使用.copy()除非*必要。另外，在進(jìn)行列的選擇或轉(zhuǎn)換時(shí)，使用loc、iloc、.at[]、.iat[]等而不是通過布爾索引或鏈?zhǔn)剿饕@可以減少數(shù)據(jù)復(fù)制。

數(shù)據(jù)分區(qū)和索引：
如果數(shù)據(jù)集可以被分區(qū)，考慮基于某個(gè)或多個(gè)鍵進(jìn)行分區(qū)，然后單獨(dú)處理每個(gè)分區(qū)。這可以通過使用適當(dāng)?shù)乃饕齺韺?shí)現(xiàn)，從而加速查詢和數(shù)據(jù)操作。

并行處理和分布式計(jì)算：
如果上述*仍然不能滿足性能需求，可以考慮使用Spark、Hadoop等分布式計(jì)算框架，這些框架能夠在多臺機(jī)器上并行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。