我必須讀取多個(gè) csv 文件并將它們按"event_name". 我也可能有一些重復(fù)項(xiàng)，所以我需要?jiǎng)h除它們。paths包含csv文件的所有路徑，我的代碼如下：data = []for path in paths:    csv_file = pd.read_csv(path)    data.append(csv_file)events = pd.concat(data)events = events.drop_duplicates()event_names = events.groupby('event_name')ev2 = []for name, group in event_names:    a, b = group.shape    ev2.append([name, a])這段代碼將告訴我event_name有多少個(gè)唯一的 unique ，以及每個(gè)event_name. 它工作得很好，除了 csv 文件太大而且我遇到了內(nèi)存問題。有沒有辦法使用更少的內(nèi)存來做同樣的事情？我讀到了有關(guān)使用dir()和globals()刪除變量的內(nèi)容，我當(dāng)然可以使用它們，因?yàn)橐坏┪矣辛?，我就不再event_names需要 DataFrame 了。events但是，我仍然遇到這些記憶問題。更具體地說，我的問題是：我可以以更節(jié)省內(nèi)存的方式讀取 csv 文件嗎？或者我可以做些什么來減少內(nèi)存使用？我不介意犧牲性能，只要我可以一次讀取所有 csv 文件，而不是逐塊讀取。