Python 熊猫排序的内存占用更小？

我有一个大熊猫系列（5000万以上），我需要用32位Python进行排序，但在排序过程中我得到了一个MemoryError。熊猫的排序算法似乎在排序过程中生成了几个临时数组。我知道我可以使用numpy的排序算法来代替，但是熊猫API中是否有一种可以使用的、内存占用更小的排序算法

2个可能性

1） 这本质上是sort所做的，但不使用临时变量（注意，如果您在任何地方都有NaN，这将不起作用）

2） 这尚未实现，但您可以写入HDFStore表；有一个readSorted方法可以按排序顺序将其读回。尝试方法1），如果这不起作用，那么我可以给你一个小脚本来做这件事，我认为有两种可能性

1） 这本质上是sort所做的，但不使用临时变量（注意，如果您在任何地方都有NaN，这将不起作用）

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2） 这尚未实现，但您可以写入HDFStore表；有一个readSorted方法可以按排序顺序将其读回。尝试方法1），如果这不起作用，那么我可以给你一个小脚本来做这件事，我想

谢谢不用写小scipt，我能做。谢谢不用写小scipt，我能做。

In [1]: s = Series(np.random.rand(10))

In [3]: np.argsort(s.values)
Out[3]: array([8, 0, 1, 3, 9, 6, 2, 7, 5, 4])

In [4]: s[np.argsort(s.values)]
Out[4]: 
8    0.033948
0    0.183882
1    0.236021
3    0.372763
9    0.383721
6    0.489090
2    0.498036
7    0.676246
5    0.709906
4    0.738510
dtype: float64