当我使用"pd.read_parquet()“时，我总是得到一个Kernel Dead。(无论文件大小如何)

当您使用"pd.read_parquet()"函数时，总是遇到Kernel Dead问题，这可能是由于以下原因导致的：

1. 内存不足：读取大型parquet文件时，可能会占用大量内存，如果您的系统内存不足，就会导致Kernel Dead。您可以尝试增加系统内存或者使用更小的parquet文件进行测试。
2. 数据损坏：parquet文件可能损坏或者格式不正确，导致读取时出现问题。您可以尝试使用其他工具或者库来验证parquet文件的完整性，例如parquet-tools。
3. 版本不兼容：您正在使用的pandas库版本可能与parquet文件的格式不兼容，导致读取失败。您可以尝试升级pandas库或者使用兼容的版本。
4. 硬件故障：如果您的计算机或服务器存在硬件故障，例如硬盘故障，也可能导致Kernel Dead。您可以检查硬件设备是否正常工作。

针对以上问题，您可以尝试以下解决方案：

1. 增加系统内存：如果您的系统内存不足，可以考虑增加内存容量，以便能够处理更大的parquet文件。
2. 检查parquet文件：使用parquet-tools等工具验证parquet文件的完整性和格式是否正确。如果文件损坏，您可以尝试修复或者使用其他可用的备份文件。
3. 更新pandas库：确保您使用的pandas库版本与parquet文件格式兼容。您可以尝试升级pandas库到最新版本，或者使用与parquet文件格式兼容的特定版本。

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