​​Pandas能够高效处理GB级别的数据，但需配合分块读取、内存优化和并行计算等技巧​​。其核心优势在于灵活的数据结构和丰富的操作接口，但单机环境下处理TB级数据可能遇到性能瓶颈。以下是关键实践方法：

1. ​​分块处理技术​​：通过chunksize参数分块读取CSV文件（如每次加载100万行），避免内存溢出。结合逐块清洗、聚合后合并结果的流程，可处理远超内存容量的数据。

2. ​​数据类型优化​​：将默认的float64降级为float32，整型列改用int32，字符串列转换为category类型，可减少50%-90%内存占用。读取时通过dtype参数预定义类型效果更佳。

3. ​​选择性加载与压缩​​：仅读取必要列（usecols参数），使用Parquet/Feather二进制格式替代CSV，配合Snappy压缩，能提升3-5倍I/O速度。

4. ​​扩展计算方案​​：超大规模数据建议结合Dask（兼容Pandas API的并行框架）或PySpark，实现分布式处理。例如Dask可将DataFrame自动分片到集群节点。

5. ​​实时内存管理​​：及时用del释放临时变量，用gc.collect()主动回收垃圾。对于反复访问的数据，可采用np.memmap内存映射技术减少重复加载。

​​提示​​：若数据超过100GB，建议优先评估分布式方案。Pandas更适合单机内存可容纳的数据分析场景，合理运用上述技巧可最大化其效能边界。