算法工程师要面对的一大主要矛盾：不够用的服务器内存和巨大的训练集数据量之间的矛盾。
如果使用pandas处理CSV数据，会先把整个CSV加载到内存之后再处理，所以如果你的CSV文件巨大（其实也不一定非常大，我的数据集只有4、50个G，可惜当时服务器内存只有60多个G了），就要想其他方法了。
我之前都是把CSV文件手动切分成10个小文件，再逐个处理。
现在觉着这方法太傻了啊。
其实pandas 读取CSV文件的函数 read_csv() 中自带两个参数就可以解决：
nrows= skiprows=
其中前者控制本次读取多少行，后者用于控制跳过多少行然后从其下一行开始读。
这样每次就只读取 nrows 行数据加载到内存，先处理这部分数据，处理完之后再去加载下一批。
备注：
如果最后一个分组不够 nrows 的参数值也不会报错，会把剩余部分当做一个分组。比如CSV文件中有5行数据，每次读两行数据，即 nrows=2，最后只剩下一行，就把这一行当做一组。
以上，问题解决~
