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在Pandas dataframe中加载一个巨大的表时，如何避免EC2中的内存错误？

在Pandas dataframe中加载一个巨大的表时，可以采取以下几种方法来避免EC2中的内存错误：

优化数据类型：通过选择合适的数据类型来减少内存占用。例如，将整数列转换为较小的整数类型（如int8、int16）或使用浮点数的更低精度版本（如float32）。
分块加载数据：将大表分割成较小的块，并逐块加载和处理数据。这可以通过Pandas的chunksize参数实现，它允许逐块读取数据并进行处理。
使用迭代器：使用Pandas的迭代器功能，如read_csv函数的iterator参数，可以逐行或逐块地读取数据，而不是一次性加载整个表。
内存映射：使用Pandas的mmap参数，将数据映射到磁盘上的虚拟内存，而不是加载到实际内存中。这样可以减少内存占用，但可能会降低数据处理速度。
压缩数据：如果数据具有重复值或较多的稀疏性，可以考虑使用压缩算法（如gzip或bzip2）来减少数据文件的大小，从而减少内存占用。
使用数据库：将数据存储在数据库中，并使用Pandas的数据库连接功能（如SQLAlchemy）来查询和处理数据。这样可以利用数据库的优化功能来处理大型数据集。
增加EC2实例的内存：如果以上方法无法解决内存错误，可以考虑升级EC2实例的规格，选择具有更大内存容量的实例类型。

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请注意，以上答案仅供参考，具体解决方案应根据实际情况和需求进行调整。

相关搜索:删除pandas中的重复项时出现内存错误在Java中读入图的邻接表时，如何避免重复的边？在Pandas Dataframe中删除行后获得错误的行数在pandas dataframe中的列列表上应用转换时出现属性错误在Pandas DataFrame中通过一个巨大的数据集“向后迭代”在Pandas DataFrame中除以两个数字时出现奇怪的错误在Pandas中从酸洗过的DataFrame加载单个系列在创建新的DataFrame时，Pandas中的DataFrame有偏差在删除Pandas dataframe中的某些元素时交换列在迭代时更新pandas中的dataframe

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Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...尝试了按列名依次计算获取非空列，和 DataFrame.dropna() 两种方式，时间分别为367.0秒和345.3秒，但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了，查了Pandas手册，原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G

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