Python 大规模数据处理：Pandas 与 Dask 实战 大家好！今天我们来聊聊如何使用 Python 中的 Pandas 和 Dask 处理那些超过我们电脑内存大小的数据集。 这在大数据时代非常常见，也是数据科学家和工程师们必须掌握的技能。 挑战：内存限制与大数据 传统的 Pandas 库，虽然强大易用，但它的设计理念是将整个数据集加载到内存中进行处理。 当数据集超出内存容量时，就会出现 MemoryError，导致程序崩溃。 例如，假设我们有一个 100GB 的 CSV 文件，而你的电脑只有 16GB 的内存。 直接用 pd.read_csv() 读取这个文件，就会报错。 import pandas as pd try: df = pd.read_csv(“large_data.csv”) # 假设 large_data.csv 大于 16GB print(df.head()) except MemoryError as e: print(f”内存错误：{e}”) Pandas 的分块读取：初探大数据处理 解决这个问题的一个初步方法是使用 Pandas 的分块读取功能，即 c …