以下是一些標題選項，請記住問題格式並專注於大型 DataFrame 處理： 選項 1（一般和直接）： * 如何在 Pandas 中高效處理大型 DataFrame？ 奧普

Pandas：將大型資料幀切成區塊

使用大量資料幀時可能會出現記憶體錯誤。為了緩解這個問題，將資料幀劃分為可管理的部分變得至關重要。這種方法涉及對資料幀進行切片，將其傳遞給函數進行處理，然後將生成的區塊連接回單一綜合資料幀。

例如，考慮一個包含超過 300 萬行資料的大型資料幀。為了避免記憶體耗盡，我們可以使用以下兩種方法之一對資料幀進行切片：

• 分塊切片：使用列表理解或NumPy 的array_split 函數，我們可以建立一個較小的清單資料框。然後可以單獨存取或並行處理這些區塊。
• 以唯一值切片：如果資料幀在特定列（例如 AcctName）中包含唯一值，我們可以將行分組並按該列並對資料幀進行相應的切片。

切片後，使用指定的函數單獨處理區塊。隨後，使用 Pandas 的 concat 函數將這些處理後的區塊組合回單一資料幀。

這種方法可以有效處理大型資料幀，同時減輕記憶體限制。透過將資料幀切成更小的區塊，我們可以避免記憶體資源過多並確保順利執行。

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