昨天在用用Pycharm读取一个200+M的CSV的过程中，竟然出现了Memory Error！简直让我怀疑自己买了个假电脑，毕竟是8G内存i7处理器，一度怀疑自己装了假的内存条。。。。下面说一下几个解题步骤。。。。一般就是用下面这些方法了，按顺序试试。
一、逐行读取
如果你用pd.read_csv来读文件，会一次性把数据都读到内存里来，导致内存爆掉，那么一个想法就是一行一行地读它，代码如下：
data = []
with open(path, 'r',encoding='gbk',errors='ignore') as f:
for line in f:
data.append(line.split(','))
data = pd.DataFrame(data[0:100])
这就是先用with open把csv的每一行读成一个字符串，然后因为csv都是靠逗号分隔符来分割每列的数据的，那么通过逗号分割就可以把这些列都分离开了，然后把每一行的list都放到一个list中，形成二维数组，再转换成DataFrame。
这个方法有一些问题，首先读进来之后索引和列名都需要重新调整，其次很多数字的类型都发生了变化，变成了字符串，最后是最后一列会把换行符包含进去，需要用replace替换掉。
不知道为什么，用了这个操作之后，还是出现了Memory error的问题。基于这些缺点以及遗留问题，考虑第二种解决方案。
二、巧用pandas中read_csv的块读取功能
pandas设计
