numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 7.19 GiB for an array with shape (30, 32183100) and data type object

这个错误提示表明你的计算机内存不足以分配一个形状为 (30, 32183100) 的数组，数据类型为 object，需要大约 7.19 GiB 的内存空间。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 减少数组的大小或者改变数组数据类型，以减少所需内存空间。
2. 尝试使用更大的内存或者更高效的计算机，以获得更多内存空间。
3. 优化你的程序，以减少内存使用。比如，可以尝试使用迭代器、生成器等方式来避免大量数据同时存在内存中，或者使用局部变量代替全局变量等方式来减少内存占用。
4. 尝试使用分布式计算框架，如 Apache Spark 等，以将数据分散到多个计算节点上，从而减少单个节点的内存压力。

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df5= pd.merge(df5, df1, how='left', left_on='公司代码', right_on='公司代码') numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 62.1 GiB for an array with shape (259, 32183100) and data type object

这个错误意味着你的代码尝试在内存中分配 62.1 GiB 的空间，但是没有足够的内存可用。在这种情况下，你需要采取以下措施来解决内存问题:

1. 尝试使用更少的内存来处理数据。例如，你可以使用 Pandas 的 `dtype` 参数来指定列的数据类型，这可以显著减少内存使用量。

2. 尝试分块处理数据。你可以使用 Pandas 的 `read_csv` 函数的 `chunksize` 参数来读取数据的一部分，然后一次处理一部分数据，这样可以减少内存使用量。

3. 使用更多的内存。这可能需要升级你的硬件，例如购买更多的 RAM 或升级到更高级的计算机。

4. 使用分布式计算框架。例如，你可以使用 Apache Spark 或 Dask 这样的分布式计算框架来处理大型数据集。这些框架可以在多台计算机上分布式运行，从而允许你处理比单个计算机内存更大的数据集。

numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 9.53 MiB for an array with shape (1998071,) and data type |S5

这个错误是由于numpy试图分配一个太大的数组，但是内存不足，无法完成分配所导致的。解决这个问题的方法有以下几种：

1. 减少数组的大小：如果可能的话，可以尝试减少要分配的数组的大小。例如，可以将数组的维数降低，或者使用更小的数据类型。

2. 释放内存：在分配大型数组之前，可以尝试释放一些内存。例如，可以关闭不必要的应用程序或进程，或者释放其他不必要的内存资源。

3. 使用更大的内存：如果您的计算机内存不足，可以考虑使用更大的内存或者将代码移植到一台内存更大的计算机上。

4. 使用其他库：如果numpy不能满足您的需求，可以尝试使用其他库。例如，pandas和dask都提供了处理大型数据集的方法，而不需要将整个数据集加载到内存中。

希望这些方法能帮助您解决问题！