以下是一些标题选项，请记住问题格式并重点关注大型 DataFrame 处理： 选项 1（一般和直接）： * 如何在 Pandas 中高效处理大型 DataFrame？ 奥普

Pandas：将大型数据帧切成块

使用大量数据帧时可能会出现内存错误。为了缓解这个问题，将数据帧划分为可管理的部分变得至关重要。这种方法涉及对数据帧进行切片，将其传递给函数进行处理，然后将生成的块连接回单个综合数据帧。

例如，考虑一个包含超过 300 万行数据的大型数据帧。为了避免内存耗尽，我们可以使用以下两种方法之一对数据帧进行切片：

• 分块切片：使用列表理解或 NumPy 的 array_split 函数，我们可以创建一个较小的列表数据框。然后可以单独访问或并行处理这些块。
• 按唯一值切片：如果数据帧在特定列（例如 AcctName）中包含唯一值，我们可以对行进行分组按该列并对数据帧进行相应的切片。

切片后，使用指定的函数单独处理块。随后，使用 Pandas 的 concat 函数将这些处理后的块组合回单个数据帧。

这种方法可以有效处理大型数据帧，同时减轻内存限制。通过将数据帧切成更小的块，我们可以避免内存资源过多并确保顺利执行。

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