高效按要求拆分300万行数据

高效地拆分大量数据，比如300万行，通常需要考虑性能、存储空间以及数据一致性。以下是一个基本的步骤和建议：

1. **数据读取与分割策略**：如果数据在文件中，可以使用Python的pandas库，它提供了`read_csv`函数一次性加载整个数据集，然后通过切片或chunksize（如每500k行）分块处理。例如：

   import pandas as pd
   chunk_size = 500000
   chunks = [pd.read_csv('big_data.csv', chunksize=chunk_size)]
   
   for chunk in chunks:
       # 进行你需要的操作，比如清洗、转换等
       process(chunk)

2. **并行处理**：对于大型任务，可以利用多进程或多线程来加速。Pandas的`DataFrame.apply()`或`map()`方法可以结合`concurrent.futures`库实现并行。

3. **保存中间结果**：每次处理完一块数据，将其保存到新的文件夹，可以使用`to_csv`或`to_parquet`等函数，减少内存压力。

4. **监控进度**：为了避免耗时过长，可以定期输出处理进度，以便于跟踪。

5. **错误处理和恢复**：处理大数据时可能出现异常，应设置适当的错误处理机制，并考虑数据完整性检查，以防丢失部分数据。