记录下自己的心路历程…耗时耗精力
我用的数据库单个表格就很大，一个表格有30多G，jupyter无法处理这么大的表格，会直接把电脑的进程全部结束掉，结束掉要是能运行成功倒也行啊，然鹅…给我报错说处理不了，罢工了…
有想过用pycharm来处理，试了下，也不行，文件太大了，处理不了，在网上搜怎么处理这种大文件，有这么几个解决办法：
1. Dask： Dask 是一个用于并行计算的灵活库，它提供了类似于 Pandas 的接口，但能够处理比内存更大的数据集。你可以使用 Dask DataFrame 来处理大型数据，它允许你进行分布式计算，将数据分块加载到内存中。
import dask.dataframe as dd
读取大型CSV文件
df = dd.read_csv('your_large_file.csv')
执行操作（例如，过滤、聚合）
result = df[df['column_name'] > 100].groupby('another_column').mean()
将结果写入文件
result.to_csv('output.csv', single_file=True)
2. 分块处理： 使用 Pandas 的 read_csv 方法时，可以使用 chunksize 参数，将数据集分割成小块进行处理，而不是一次性读入整个数据集。这可以减少内存压力。
chunk_size = 100000 # 适当调整块的大小
chunks = pd.read_csv('your_large_file.csv', chunksize=chunk_size)
for chunk in chunks:
# 处理每个块的数据
3. 合理选择数据类型： 确保使用适当的数据类型，以减少内存使用。例如，将整数列转换为 int32 或 int64，将浮点数列转换为 float32 或 float64。
4. 使用合适的硬件： 如果可能，考虑使用具有大量内存的计算机或云实例。处理大型数据集可能需要更大的内存。
1 2 的方法适用于表格文件行之间没有关联的，如果表格每行之间都是独立的，可以考虑1 2的方法；3的话会改变数据类型，在我的项目中不太适用这个方法，于是想找云服务器来处理，以下是云服务器的历程…
– 本来想用谷歌云，听说怪好用的，但死在了第一步，visa银行卡没有
– 于是转战国内的阿里云，说实话阿里云感觉有点坑，而且选择项太多了，之前没用过，对新手不友好
– 想到了Kaggle，以前只知道是打比赛的，进去一看也有在线notebook，界面很简洁，新手友好型，还能上传自己的数据库，能传100G，不过单个文件也一次只能处理20G
最后，没法了就用postgresql先处理了一下表格，把不需要的列删除，很奇怪的是，在我删了五六列后其大小没变小反而增到了40G，搜了下，可能是postgre缓存了些数据，用这个语句可以删除缓存的内容:
--删除缓存
VACUUM ANALYZE 你的表格名;
--察看文件大小
SELECT pg_size_pretty(pg_total_relation_size('你的表格名'));
其实…这样之后我的表格还是没变小，我用上面那个语句查我的表格还是40G，但是！！！！！！！！我将其export后，它的大小是18G，差不多满足Kaggle处理文件的size，后来想了下原因，可能是它需要时间来放空间？？
反正就这样了，把处理后的数据传到kaggle上就好了！总结：
- 如果不是很复杂的表格操作的话，建议用postgresql来处理表格，它没大小限制；
- 如果表格间数据没有强相关性，可以考虑分块、并行处理；
- 可以借助云服务器来编程，还不耗计算机内存，推荐Kaggle，只是它传数据库要好久…我传30G用了一晚
