你是否尝试单独运行合并？你能在没有内存错误的情况下进行第一次合并吗？你可以尝试将单元格拆分为两个不同的单元格，并在进行第二次合并之前使用del从内存中删除前两个 Dataframe （gcs_e_df和gcs_m_df）。
另一个可能会产生问题的事情是，如果你的表中有重复的['charttime'，'subject_id']：这将完全耗尽内存，因为您将多次连接每一行，并且 Dataframe 的大小将呈指数级增长

这在pandas中很常见，不仅与CSV相关，而且与所有数据集相关。
当处理非常大的CSV文件（或parquet等）并耗尽内存时，您可以通过以下几种方法来缓解它：
1.就像上面提到的-分块读取CSV文件：您可以使用pandas中read_csv()函数的chunksize参数以较小的块读取CSV文件。这样，您就不会一次将整个文件加载到内存中。
如果有可用的，可以使用Dask.dataframe：Dask是一个并行计算库，可以处理内存不够用的大型数据集。Dask.dataframe类似于pandas，但它可以处理内存不够用的大型数据集。
使用JupySQL沿着DuckDB，这允许您仅在需要时读取数据，而不是将所有内容加载到内存中。这里是关于如何做到这一点的recent tutorial。
利用您的数据库：如果你的数据集太大，内存无法容纳，你可以将它存储在一个数据库中，然后使用SQL连接和操作数据。如果你没有一个数据库，这可能是矫枉过正。
通过基于云的示例扩展您的计算机：您可以使用基于云的解决方案（如Amazon Web Services或Google Cloud Platform）来存储和操作数据。这可能会太多，特别是如果您在本地运行ad-hoc。