如果数据量非常大，如何更有效地进行分割？

如果数据量非常大，为了更有效地分割数据，可以考虑以下几种方法：

1. **分块读取**（chunking）：Pandas提供`read_csv()`的`chunksize`参数，可以按固定大小的块一次读取一部分数据到内存，处理完一块再读下一块。这样可以降低一次性加载大量数据带来的内存压力。

chunk_size = 1000000  # 或者其他合适大小
for chunk in pd.read_csv('bigfile.csv', chunksize=chunk_size):
    # 对每个chunk进行操作...

2. **流式处理**（Streaming）：使用pandas的`pipe()`或`apply()`函数结合生成器表达式，可以在不全部加载到内存的情况下逐行处理数据。

3. **外部排序和切片**：对于有序数据，可以先根据需要的分割点排序，然后使用数据库的截断功能（如SQL的LIMIT命令）或者shell命令进行切片。

4. **并行处理**：利用多线程或多进程技术，比如使用Dask库，它可以对大型数据集进行分布式处理，提高分割速度。

5. **数据库操作**：如果数据存储在数据库中，可以直接通过SQL查询来获取所需部分，避免直接读取整个文件。

在选择方法时，应考虑到数据规模、硬件资源以及业务需求等因素。