如何有效地使用Python遍历处理大型CSV文件的内容？

在Python中，处理大型CSV文件通常可以采用分块读取的方式，以避免一次性加载整个文件导致内存溢出。Pandas库提供了非常方便的功能来处理这种情况。以下是步骤：

1. **导入所需的库**：

   import pandas as pd

2. **分块读取**：
使用`pandas.read_csv()`函数的`chunksize`参数，每次读取固定大小的数据块：

   chunk_size = 10 ** 6  # 设置每块数据行数，比如10万行
   chunks = pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size)

3. **遍历并处理每个块**：
对于每一部分数据，你可以像操作普通DataFrame那样进行操作，如筛选、计算等：

   for chunk in chunks:
       # 在这里对chunk进行操作，例如筛选特定列、统计信息等
       processed_data = do_something(chunk)

4. **汇总结果**：
如果需要将所有处理过的数据整合到一起，可以在循环结束后合并它们。