解决python读取几千万行的大表内存问题

解决Python读取几千万行的大表内存问题，一般有以下几种方法：

1. 逐行读取

可以使用pandas库中的read_csv()函数来逐行读取大表，以避免一次性将数据全部载入内存。将chunksize参数设置为适当的值，如10000行，则可以逐块读取数据。读取数据的代码示例如下：

import pandas as pd
data_reader = pd.read_csv('large_data.csv', chunksize=10000)
for chunk in data_reader:
    # 对每一块数据进行处理
    pass

2. 分割文件

将大表分割成多个小文件，以避免一次性将整个文件载入内存。可以使用一些工具，如split或awk来分割文件。例如，将大表分割成10个小表，则可以使用以下命令：

split -l 1000000 large_data.csv small_data

这将将large_data.csv分割成10个小文件，并以small_data开头的文件名存储。

使用以上方法可以解决内存问题，但也带来了一些其他问题，如数据分块后的处理与合并。因此，需要根据实际情况来选择最佳的方法来解决大表内存问题。