使用Pandas的Chunksize參數(shù)：
當你需要讀取一個非常大的CSV文件時，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chunk進行單獨處理，然后再處理下一個chunk。這樣可以減少內存使用，并提高處理效率。

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

Dask結合Pandas：
Dask是一個開源的Python庫，用于并行計算，可以被視為“大規(guī)?！卑姹镜腜andas。Dask提供了類似于Pandas的API，但可以擴展到多核機器上執(zhí)行計算，無需將數(shù)據(jù)集加載到內存中。通過將Pandas操作轉換成Dask操作，你可以對非常大的數(shù)據(jù)集進行快速計算。

python復制代碼
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)行實際計算

優(yōu)化數(shù)據(jù)類型：
Pandas庫中數(shù)據(jù)類型對內存占用和性能有顯著影響。盡可能使用更節(jié)省內存的數(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)在處理復雜數(shù)據(jù)時非常有用，但它也可能非常慢。當可能時，盡量使用Pandas的內置函數(shù)和操作符，因為這些通常是高度優(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），因為通常按行操作比按列操作更快。

避免數(shù)據(jù)復制：
在Pandas中，某些操作會創(chuàng)建數(shù)據(jù)的副本，這會增加內存消耗。例如，盡量避免使用.copy()除非*必要。另外，在進行列的選擇或轉換時，使用loc、iloc、.at[]、.iat[]等而不是通過布爾索引或鏈式索引，這可以減少數(shù)據(jù)復制。

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

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