Jupyter加载较大csv文件的时候总是死机，不升级内存的前提下有啥解决方法吗
两百多万行7列照理文件不应该太大，即使是6G的内存也足够了啊，你这个CSV的文件尺寸到底有多大？还有就是，试试看不要用jupyter，直接用python程序跑，规避是前者问题的可能。
假设csv的确很大，小内存处理有些吃力了，其实pandas本身有很多技巧可以考虑的，可以降低对内存的需求。
第一个，只读取需要的列，用read_csv函数里面的usecols参数，指定读取的列。这样读取的dataframe就可以小一点。
【Jupyter加载较大csv文件的时候总是死机，不升级内存的前提下有啥解决方法吗】 第二个，设置好每一列的格式，用参数dtype。这样可以避免一堆的object列，毕竟同样一个数字，用int64可比object节省地方。
第三个，其实pandas的read_csv自带分批加载的功能，用的是chunksize函数，设置了之后就返回一个迭代器，可以用for来逐个提取计算。使用说明可以看官网的说明：IO Tools (Text, CSV, HDF5, …)
■网友
用pandas read_csv, 设置chunk_size. https://www.google.com/amp/cmdlinetips.com/2018/01/how-to-load-a-massive-file-as-small-chunks-in-pandas/amp/
■网友
当成普通文本文件，读一行处理一行。
请看
黄哥：python生成器处理大文本文件的代码
还有一个方法，请看以前我写的文章
黄哥：用Dask 处理csv大文件。
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