当使用pandas处理大规模数据时，内存使用量可能会迅速增加，导致服务器宕机。为了解决这个问题，可以采用以下几个优化方法：

1. 数据类型优化：

   • 使用更小的数据类型，例如将int64转换为int32或int16，节省内存空间。
   • 对于字符串类型，尽量使用'category'类型，它会使用更少的内存。

2. 分块处理：

   • 使用chunksize参数分块读取大数据集，逐块处理数据，避免一次性加载到内存中。

3. 删除不必要的数据：

   • 在处理过程中，及时删除不再需要的列或行，释放内存空间。

4. 使用内存映射文件：

   • 对于非常大的数据集，可以使用pandas.HDFStore或pandas.read_csv('file.csv', memory_map=True)将数据映射到磁盘上，避免一次性加载到内存中。

5. 设置数据索引：

   • 对于频繁查询的数据，可以设置索引，提高查询速度。但在设置索引时需要注意，索引本身也会占用一定的内存空间。

6. 使用压缩数据：

   • 对于包含大量重复字符串的列，可以使用压缩算法(如gzip)进行压缩，减少内存占用。但需要注意的是，在读取压缩数据时，会增加CPU的计算负担。

7. 避免不必要的拷贝：

   • 在数据处理过程中，尽量避免数据的不必要拷贝。例如，在数据筛选、排序等操作中，尽量直接操作原始数据，而不是生成新的数据副本。

8. 使用并行计算：

   • 利用多核CPU或多台机器进行并行计算，分摊计算任务，加快处理速度。可以使用dask等并行计算库实现。

9. 定期监控和调优：

   • 定期使用如memory_profiler等工具监控内存使用情况，及时发现内存使用过高的情况。
   • 根据监控结果调整数据处理流程、参数或算法，优化内存使用。

10. 数据预处理：

• 在数据读取之前，对数据进行预处理，减少不必要的数据读入。例如，只读取需要的列、使用适当的分隔符等。

请注意，以上方法并非万能的。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法进行优化。同时，也要注意平衡内存使用和计算效率之间的关系，以实现整体性能的最优。