您可以使用此函数。它通过将数据类型限制为每列所需的最小值来减少数据的大小。
该代码不是我的，我从下面的链接复制它，我改编它为我的需要. https://www.mikulskibartosz.name/how-to-reduce-memory-usage-in-pandas/

def reduce_mem_usage(df, int_cast=True, obj_to_category=False, subset=None):
    """
    Iterate through all the columns of a dataframe and modify the data type to reduce memory usage.
    :param df: dataframe to reduce (pd.DataFrame)
    :param int_cast: indicate if columns should be tried to be casted to int (bool)
    :param obj_to_category: convert non-datetime related objects to category dtype (bool)
    :param subset: subset of columns to analyse (list)
    :return: dataset with the column dtypes adjusted (pd.DataFrame)
    """
    start_mem = df.memory_usage().sum() / 1024 ** 2;
    gc.collect()
    print('Memory usage of dataframe is {:.2f} MB'.format(start_mem))

    cols = subset if subset is not None else df.columns.tolist()

    for col in tqdm(cols):
        col_type = df[col].dtype

        if col_type != object and col_type.name != 'category' and 'datetime' not in col_type.name:
            c_min = df[col].min()
            c_max = df[col].max()

            # test if column can be converted to an integer
            treat_as_int = str(col_type)[:3] == 'int'
            if int_cast and not treat_as_int:
                treat_as_int = check_if_integer(df[col])

            if treat_as_int:
                if c_min > np.iinfo(np.int8).min and c_max < np.iinfo(np.int8).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int8)
                elif c_min > np.iinfo(np.uint8).min and c_max < np.iinfo(np.uint8).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.uint8)
                elif c_min > np.iinfo(np.int16).min and c_max < np.iinfo(np.int16).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int16)
                elif c_min > np.iinfo(np.uint16).min and c_max < np.iinfo(np.uint16).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.uint16)
                elif c_min > np.iinfo(np.int32).min and c_max < np.iinfo(np.int32).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int32)
                elif c_min > np.iinfo(np.uint32).min and c_max < np.iinfo(np.uint32).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.uint32)
                elif c_min > np.iinfo(np.int64).min and c_max < np.iinfo(np.int64).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int64)
                elif c_min > np.iinfo(np.uint64).min and c_max < np.iinfo(np.uint64).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.uint64)
            else:
                if c_min > np.finfo(np.float16).min and c_max < np.finfo(np.float16).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.float16)
                elif c_min > np.finfo(np.float32).min and c_max < np.finfo(np.float32).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.float32)
                else:
                    df[col] = df[col].astype(np.float64)
        elif 'datetime' not in col_type.name and obj_to_category:
            df[col] = df[col].astype('category')
    gc.collect()
    end_mem = df.memory_usage().sum() / 1024 ** 2
    print('Memory usage after optimization is: {:.3f} MB'.format(end_mem))
    print('Decreased by {:.1f}%'.format(100 * (start_mem - end_mem) / start_mem))

    return df

如果你的数据不能容纳内存，可以考虑使用Dask DataFrames，它有延迟计算和并行性等特性，允许你把数据保存在磁盘上，只有在需要结果的时候才把数据分块提取，它还有一个类似Pandas的接口，所以你可以大部分保留你当前的代码。

如果你使用的是带数值的 Dataframe ，你可以考虑使用apply的downcast选项。它不如公认的解决方案有效（只有50%的减少），但它更简单，更快。我没有精度损失的问题，因为我转换float64到float32，而不是float16。
以下是我的原始 Dataframe 内存使用情况：

df.info(memory_usage="deep")

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 644 entries, 0 to 643
Columns: 1028 entries, 0 to 1027
dtypes: float64(1012), int64(16)
memory usage: 5.1 MB

然后使用apply函数：

df = df.apply(pd.to_numeric, downcast='float')
df = df.apply(pd.to_numeric, downcast='integer')

以下是修改后的 Dataframe 内存使用情况：

df.info(memory_usage="deep")

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 644 entries, 0 to 643
Columns: 1028 entries, 0 to 1027
dtypes: float32(1012), int8(16)
memory usage: 2.5 MB