Python 删除并释放单个数据帧的内存

我正在熊猫城运行一条很长的ETL管道。我必须创建不同的数据帧，我想为一些数据帧释放内存

我一直在阅读如何释放内存，我发现运行此命令不会释放内存：

del dataframe

在这个链接之后：，其中一个答案说del语句并没有删除实例，它只是删除一个名称

在回答中，他们说将数据帧放入列表，然后删除列表：

lst = [pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame()]
del lst  

如果我只想发布一个数据帧，我需要将其放入列表中，然后删除如下列表：

lst = [pd.DataFrame()]
del lst

我也看到了这个问题：

有不同的答案，如：

import gc
del df_1
gc.collect()

或

就在数据帧使用的末尾

df = ""

---

或者有更好的方法来实现这一点？

从包含的原始链接，您必须在列表中包含变量，删除变量，然后删除列表。如果只是添加到列表中，则删除列表时不会删除原始数据帧

导入熊猫
导入psutil
导入gc
psutil.virtual_memory（）.可用*100/psutil.virtual_memory（）.总计
>> 68.44267845153809
df=pd.read_csv（'pythonSRC/bigFile.txt'，sep='|'）
len（df）
>> 20082056
psutil.virtual_memory（）.可用*100/psutil.virtual_memory（）.总计
>> 56.380510330200195
lst=[df]
德尔斯特
psutil.virtual_memory（）.可用*100/psutil.virtual_memory（）.总计
>> 56.22601509094238
lst=[df]
德尔夫
德尔斯特
psutil.virtual_memory（）.可用*100/psutil.virtual_memory（）.总计
>> 76.77617073059082
gc.collect（）
>> 0

我还尝试删除数据帧并使用gc.collect（）获得相同的结果

del df
gc.collect()
psutil.virtual_memory().available * 100 / psutil.virtual_memory().total
>> 76.59363746643066

---

但是，将数据帧添加到列表并删除列表和变量的执行时间比调用

gc.collect（）

要快一些。我使用

time.time（）

来测量差异，而

gc.collect（）

几乎慢了整整一秒钟

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