Python Dataframe merge给出“进程结束，退出代码137（被信号9:SIGKILL中断）`

我使用数据帧合并3次以获得我想要的结果

def write_dips（写入器）：
df_dips=pd.read_excel（文件路径，工作表名为dipsummary）
df_sales=pd.read_excel（文件路径，工作表名为SaleSummary）
df_delivery=pd.read_excel（文件路径，工作表名称='DeliverySummary'）
df_mapping=pd.read_csv（mappingfilepath，分隔符='，'，skiprows=[1]）
df_dips=df_dips.merge（df_映射，左在class='Site'，右在class='SHIP TO NAME'，how='left'）
df_-dips=df_-dips.merge（df_-sales，左在='IDASS-ID'上，右在='IdassId'上，左在='how='left'上）
df_-dips=df_-dips.merge（df_-delivery，left_on='SHIP-TO-PARTY'，right_on='SHIP-TO-PARTY'，how='left'）

当我尝试做第三个合并选项时，我得到以下错误

过程结束，退出代码137（被信号9:SIGKILL中断）

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如何克服这个问题？

我通过在每次合并时使用

fillna（0）

克服了这个问题

def write_dips(writer):
    df_dips = pd.read_excel(file_path, sheet_name='DipsSummary')
    df_sales = pd.read_excel(file_path, sheet_name='SaleSummary')
    df_delivery = pd.read_excel(file_path, sheet_name='DeliverySummary')
    df_mapping = pd.read_csv(mappingfilepath, delimiter=',', skiprows=[1])

df_dips = df_dips.merge(df_mapping, left_on='Site', right_on='SHIP TO NAME',how='left').fillna(0)
df_dips = df_dips.merge(df_sales, left_on ='IDASS ID', right_on='IdassId',how='left').fillna(0)
df_dips = df_dips.merge(df_delivery, left_on='SHIP-TO PARTY', right_on='Ship-To Party', how='left').fillna(0)

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我想这是内存问题，操作系统正在扼杀脚本。您是否可以使用

head

或

.iloc

或任何少量数据获取前6000行，然后尝试合并以查看它是否成功运行。@DataPsycho是否可以通过设置索引来克服这一问题？如果是这样，我应该如何为每个数据帧设置索引？它是否可以链接到您跳过csv文件的第一行（可能包含列名，以后在合并过程中找不到列名）？@Edel，我尝试使用SKiprows[0]，但后来我发现它找不到我在结尾处添加的列。fillna（0）在每次合并中修复内存泄漏问题