使用Pandas的Chunksize参数：
当你需要读取一个非常大的CSV文件时，可以使用pandas.read_csv()函数的chunksize参数。这允许你迭代地读取文件的一部分（即“chunk”），并对每个chunk进行单独处理，然后再处理下一个chunk。这样可以减少内存使用，并提高处理效率。

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chunksize = 10000  # 定义每个chunk的大小  
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunksize):  
    # 对每个chunk进行处理  
    process(chunk)

Dask结合Pandas：
Dask是一个开源的Python库，用于并行计算，可以被视为“大规模”版本的Pandas。Dask提供了类似于Pandas的API，但可以扩展到多核机器上执行计算，无需将数据集加载到内存中。通过将Pandas操作转换成Dask操作，你可以对非常大的数据集进行快速计算。

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import dask.dataframe as dd  
df = dd.read_csv('large_file.csv')  
# 类似Pandas的操作  
result = df.groupby('column_name').mean().compute()  # .compute()执行实际计算

优化数据类型：
Pandas库中数据类型对内存占用和性能有显著影响。尽可能使用更节省内存的数据类型（如int32代替int64，float32代替float64，category类型对于类别数据）。

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df['column_name'] = df['column_name'].astype('category')

利用Pandas的app*函数的优化：
app*函数在处理复杂数据时非常有用，但它也可能非常慢。当可能时，尽量使用Pandas的内置函数和操作符，因为这些通常是高度优化的。如果必须使用app*，尝试传递axis=1（按行操作）代替axis=0（按列操作），因为通常按行操作比按列操作更快。

避免数据复制：
在Pandas中，某些操作会创建数据的副本，这会增加内存消耗。例如，尽量避免使用.copy()除非*必要。另外，在进行列的选择或转换时，使用loc、iloc、.at[]、.iat[]等而不是通过布尔索引或链式索引，这可以减少数据复制。

数据分区和索引：
如果数据集可以被分区，考虑基于某个或多个键进行分区，然后单独处理每个分区。这可以通过使用适当的索引来实现，从而加速查询和数据操作。

并行处理和分布式计算：
如果上述*仍然不能满足性能需求，可以考虑使用Spark、Hadoop等分布式计算框架，这些框架能够在多台机器上并行处理大规模数据集。