jupyter notebook处理遍历时数据量大怎么办

如果你使用的是 Jupyter Notebook，那么可以考虑使用以下方法来处理遍历时数据量大的情况：

1. 分批处理：将大量数据分成多个小批次，分别处理每个小批次。这样可以减少内存压力，并且可以更好地控制代码的运行时间和效率。

2. 优化代码：尽可能地使用向量化操作和矩阵运算等高效的方法，避免使用循环等低效的方法。

3. 使用迭代器：可以使用 Python 中的迭代器来逐个处理数据，而不需要一次性读入整个数据集。这样可以降低内存开销，并且可以提高代码的效率。

4. 数据压缩：如果数据量非常大，可以考虑将数据进行压缩，例如使用 gzip 等压缩算法。这样可以减少磁盘空间的占用和数据传输的时间。

5. 使用分布式计算：如果你有多台计算机可以使用，可以考虑使用分布式计算来处理大量数据。例如使用 Apache Spark 或者 Dask 等分布式计算框架。

总之，处理大规模数据集需要注意内存的使用和代码的优化，可以采取以上方法来降低内存开销和提高代码效率。