Python 删除数据帧列时熊猫内存泄漏？

我有如下代码

df = ..... # load a very large dataframe
good_columns = set(['a','b',........]) # set of "good" columns we want to keep
columns = list(df.columns.values)
for col in columns:
   if col not in good_columns:
      df = df.drop(col, 1)

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奇怪的是，它成功地删除了不好的第一列——因此，在内存中同时保存新旧数据帧并耗尽空间的情况下，这不是一个问题。它在被删除的第二列（MemoryError）上中断。这让我怀疑有某种内存泄漏。如何防止发生此错误？

可能是您不断返回一个新的非常大的数据帧。

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尝试将inplace参数设置为True。

在读取大数据帧时使用usecols参数，以保留所需的列，而不是稍后删除它们。检查此处：

我尝试了

inplace=True

参数，但仍然存在相同的问题。处理由于您的体系结构而导致的内存泄漏。当我遇到同样的问题时，这对我很有帮助

无论如何我都会尝试使用del，但我很好奇为什么会发生这种情况。是的，这解决了它。仍然很好奇为什么它第一次没有破裂，而不是第二次——你会认为，如果仅仅是因为这个原因，它就会破裂。我明白你的意思。我不确定在执行python程序时如何处理内存。更具体地说，在重新分配该变量后，存储在昂贵变量中的内存是否立即可用？