我正在尝试做一些相当简单的事情，把一个大型的csv文件读入一个pandas数据框。
data = pandas.read_csv(filepath, header = 0, sep = DELIMITER,skiprows = 2) 代码要么与MemoryError失败，要么永远不会结束。
任务pipe理器中的内存使用停在506 Mb，5分钟后没有任何变化，在这个过程中没有CPU活动，我停止了它。
我正在使用pandas版本0.11.0。
我知道，文件parsing器曾经是一个内存问题，但根据http://wesmckinney.com/blog/?p=543这应该已经修复。
我正在尝试阅读的文件是366 Mb，上面的代码如果将文件缩小到某个简短的值（25 Mb），就可以正常工作。
它也发生了，我得到一个popup式告诉我，它不能写地址0x1e0baf93 …
堆栈跟踪：
Traceback (most recent call last): File "F:\QA ALM\Python\new WIM data\new WIM data\new_WIM_data.py", line 25, in <module> wimdata = pandas.read_csv(filepath, header = 0, sep = DELIMITER,skiprows = 2 ) File "C:\Program Files\Python\Anaconda\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py" , line 401, in parser_f return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "C:\Program Files\Python\Anaconda\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py" , line 216, in _read return parser.read() File "C:\Program Files\Python\Anaconda\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py" , line 643, in read df = DataFrame(col_dict, columns=columns, index=index) File "C:\Program Files\Python\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py" , line 394, in __init__ mgr = self._init_dict(data, index, columns, dtype=dtype) File "C:\Program Files\Python\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py" , line 525, in _init_dict dtype=dtype) File "C:\Program Files\Python\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py" , line 5338, in _arrays_to_mgr return create_block_manager_from_arrays(arrays, arr_names, axes) File "C:\Program Files\Python\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals .py", line 1820, in create_block_manager_from_arrays blocks = form_blocks(arrays, names, axes) File "C:\Program Files\Python\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals .py", line 1872, in form_blocks float_blocks = _multi_blockify(float_items, items) File "C:\Program Files\Python\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals .py", line 1930, in _multi_blockify block_items, values = _stack_arrays(list(tup_block), ref_items, dtype) File "C:\Program Files\Python\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals .py", line 1962, in _stack_arrays stacked = np.empty(shape, dtype=dtype) MemoryError Press any key to continue . . .
有点背景 – 我试图说服人们，Python可以做同样的R为此，我试图复制一个R脚本
data <- read.table(paste(INPUTDIR,config[i,]$TOEXTRACT,sep=""), HASHEADER, DELIMITER,skip=2,fill=TRUE)
R不仅可以读取上面的文件，甚至可以在for循环中读取这些文件中的几个（然后用数据做一些事情）。 如果Python确实有这样大小的文件有问题，我可能会打一场松动的战斗…
在Windows中使用32位版本时，python会发生很多内存错误。 这是因为32位进程默认只能获得2GB的内存 。
如果你不是在windows下使用32位的python，但是在读取csv文件的时候想提高你的内存效率，那么有一个技巧。
pandas.read_csv函数带有一个名为dtype的选项。 这让大熊猫知道什么类型存在于您的CSV数据。
默认情况下，熊猫将尝试猜测你的csv文件有哪些dtypes。 这是一个非常繁重的操作，因为在确定dtype时，必须将所有原始数据保存为内存中的对象（字符串）。
假设你的csv看起来像这样：
name, age, birthday Alice, 30, 1985-01-01 Bob, 35, 1980-01-01 Charlie, 25, 1990-01-01
这个例子当然不会读入内存，但这只是一个例子。
如果大熊猫没有任何dtype选项读取上面的csv文件，年龄将作为字符串存储在内存中，直到pandas读取足够多的csv文件行来进行合格的猜测。
我认为熊猫的默认值是在猜测dtype之前读取1,000,000行。
通过指定dtype={'age':int}作为.read_csv()一个选项，让pandas知道年龄应该被解释为一个数字。 这可以节省大量的内存。
但是，如果您的CSV文件将被损坏，像这样：
name, age, birthday Alice, 30, 1985-01-01 Bob, 35, 1980-01-01 Charlie, 25, 1990-01-01 Dennis, 40+, None-Ur-Bz
然后指定dtype={'age':int}会破坏.read_csv()命令，因为它不能将"40+"为int。 所以仔细清理你的数据！
在这里你可以看到当一个字符串保持为float时，一个pandas数据框的内存使用情况是多么的高：
df = pd.DataFrame(pd.np.random.choice(['1.0', '0.6666667', '150000.1'],(100000, 10))) resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss # 224544 (~224 MB) df = pd.DataFrame(pd.np.random.choice([1.0, 0.6666667, 150000.1],(100000, 10))) resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss # 79560 (~79 MB)
当我在虚拟机中运行时，我也遇到了这个问题，或者在内存严格受限的情况下遇到了这个问题。 它和熊猫或者numpy或者csv没有任何关系，但是如果你试图使用更多的内存的话，那么它总是会发生的。
你唯一的机会就是你已经尝试过的东西，试着把这件大事分成几个小小的东西，放在记忆里。
如果你问自己MapReduce是什么，你自己发现了…… MapReduce会尝试在多台机器上分配块，你会尝试在一台机器上一个接一个地处理这个块。
你发现大块文件的连接可能是一个问题的确，可能有一些需要在这个操作的副本…但最终这可能会节省你在你目前的情况，但如果你的csv得到一点点大你可能会再次撞墙
也可以说，熊猫是如此的聪明，它实际上只是把单个数据块加载到内存中，如果你使用它，像连接到一个大的DF？
你可以尝试几件事情：
Pandas 0.12.0和NumPy 1.8.0没有错误。
我已经设法创建一个大的DataFrame并将其保存到一个CSV文件，然后成功地读取它。 请看这里的例子。 该文件的大小是554 Mb（它甚至为1.1 Gb文件工作，花费更长的时间，生成1.1 Gb文件使用频率30秒）。 虽然我有4Gb的RAM可用。
我的建议是尝试更新熊猫。 其他可能有用的东西是尝试从命令行运行你的脚本，因为对于R你没有使用Visual Studio（这已经在你的问题的意见中已经提出），因此它有更多的可用资源。
虽然这不是一个解决方法，但我试着将CSV转换为JSON（应该是微不足道的），并使用read_json方法 – 我一直在熊猫这样没有任何问题。
我在我的Linux机器上使用熊猫，并面临许多内存泄漏，只有从熊猫github克隆后，熊猫升级到最新版本才解决。
我有一个相同的内存问题，简单地阅读大约1 GB（超过550万条记录）的制表符分隔的文本文件，这解决了内存问题
df = pd.read_csv(myfile,sep='\t') didn't work, memory error df = pd.read_csv(myfile,sep='\t',low_memory=False) worked fine and in less than 30 seconds
Spyder 3.2.3 Python 2.7.13 64bits