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一、只获取文件需要的列，避免加载整个文件

举例：只获取A.B两列数据

df = pd.read_csv('123.csv', usecols=['A', 'B'])

二、使用更准确的数据类型，减少内存空间占用

import pandas as pd  
import numpy as np  # 假设你的CSV文件有三列，分别名为'A', 'B', 'C'  
# 并且你希望列'A'为int32类型，列'B'为int64类型，列'C'为str类型  
dtype_dict = {  'A': np.int32,  'B': np.int64,  'C': str  
}  # 使用pandas.read_csv()读取CSV文件，并指定dtype  
df = pd.read_csv('your_file.csv', dtype=dtype_dict)  # 查看结果  
print(df.dtypes)

需要注意的是，在指定了数据类型之后，不满足的数据可能会被忽略或者由指定的数据进行替换，其中数据类型越小占用空间越少，比如int32几乎比int64少用一办的空间，但是具体采用哪种数据类型，还跟数据的范围有关系，一般来说：

int32的最大值为：2147483647（2^31 - 1）。这是32位有符号整数类型能表示的最大整数值。

• int32 范围：-2147483648到2147483647（包括边界值）。

int64的最大值为：9223372036854775807（2^63 - 1）。这是64位有符号整数类型能表示的最大整数值。

• 范围：-9223372036854775808到9223372036854775807（包括边界值）。

三、大数进行单位换算转小数据处理

如果数据中涉及汇总，单位换算的，可以提前将数据进行单位换算，比如从字节先换算为GB，那么他的数据类型可能就可以从int64转换为int32，可以节省一大部分空间，转换类型的方法如下：

import pandas as pd  
import numpy as np  # 假设我们有一个DataFrame df，其中一列名为'A'的数据类型是int64  
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2**30, -2**30]})  # 注意：这里我们包括了一个接近int32边界的值  # 检查原始数据类型  
print(df.dtypes)  # 将列'A'从int64转换为int32  
# 注意：我们先转换为NumPy数组，然后转换数据类型，最后再转换回pandas的Series  
df['A'] = df['A'].astype(np.int32)  # 再次检查数据类型  
print(df.dtypes)

需要注意的是，转换的前提是该列的值都应该小于int32的最大值，否则会报数值溢出错误。

四、数据原地替换避免复制

一般来说在dataframe中使用 = 赋值，copy()方法，groupby()方法，pd.concat()方法，reset_index()方法，.loc[]、.iloc[]和.at[]等方法进行行或列的选择时都可能会发生数据复制导致内存占用，因此在譬如drop,rename，drop_duplicates时尽量采用inplace参数对数据进行原地赋值更新，减少由=赋值带来的赋值内存占用，比如：

df.drop(labels=['A'], inplace=True)