从pandas中的DataFrame.sortlevel获取MemoryError

我试图在一个多索引（3级）的

数据帧上运行sortlevel（0,0），大小约为900'000x4

>>>data.as_matrix().shape
(899262, 4)
>>>data.sortlevel(0,0) #<--- throws MemoryError almost instantaneous

>data.as_matrix（）.shape
(899262, 4)
>>>data.sortlevel（0,0）#在ipython中使用
run filename.py
似乎有问题，出于某种原因，它在命令提示符下使用了比普通python多得多的RAM。
在某些地方，pandas在涉及多索引时，对内存使用的考虑可能不够谨慎——如果您确实发现了重现问题的案例，请将其发布到问题跟踪器上。
我也遇到过同样的内存错误问题从IPython运行模块时对大数据帧进行排序

如果您有一个64位处理器、操作系统和超过2GB的RAM，另一个解决方案是运行64位Python，您可以得到一个预先打包的64位版本的Python，就像或
看起来是个问题。数据是一组更大数据中的一部分吗？如果你做数据，你会得到什么？reset_index（）.sort（）？不，它不应该是一个切片。data.reset_index（）.sort（'slot'）似乎有效。您能在Github上发布一个问题吗？包括操作系统、pandas版本和代码，以重现问题。由于某种原因，我无法重现它，生成的数据帧看起来基本相同，但不会产生任何问题。现在，我在添加4个数据帧之前得到MemoryError，我想我必须仔细研究一下。