19_gc.collect()とdelで大規模DataFrameのメモリを管理する
Qiita / 2026/3/29
💬 オピニオンTools & Practical Usage
要点
- 130万行級の大規模DataFrameを複数マージする処理で、メモリ使用量が問題になりやすい点を前提に説明している
- `del`で不要な変数（DataFrame）参照を切ることでオブジェクト解放のきっかけを作り、GCの対象を明確にする方針を述べている
- `gc.collect()`を適切なタイミングで呼び、Pythonのガベージコレクションを促してピークメモリを抑える実践的なテクニックを扱う
- 大規模データ前処理では、アルゴリズムだけでなく“いつ参照を消して回収させるか”が性能・安定性に直結するという観点を示している
はじめに
130万行のDataFrameを複数マージする処理を書いて MemoryError に遭遇したことはありませんか？
Pythonのガベージコレクション（GC）は自動的に不要なオブジェクトを回収しますが、大規模な DataFrame が中間変数に残ったままだとメモ...
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