运行pd.concat触发MemoryError内存分配错误，如何调整虚拟内存解决？

• 取消多分区虚拟内存设置：不要拆分虚拟内存到C、D两个盘，选择剩余空间≥30GB的分区单独设置虚拟内存，另一分区设置为「无分页文件」，避免跨分区读取导致的连续内存块分配失败问题。
• 调整虚拟内存数值：自定义大小的最小值设为物理内存的1.5倍即16500MB，最大值设为物理内存的3倍即33000MB，点击「设置」保存后重启设备生效。

• 优化独热编码数据类型：独热编码结果只有0、1两个取值，不需要使用默认的float64类型，生成loan_data_dummies时指定dtype为uint8，示例代码：

loan_data_dummies = pd.get_dummies(你的原始分类数据, dtype='uint8')

修改后该部分内存占用直接降为原来的1/8，原本需要的1.82GiB内存会降到230MiB左右，可直接规避内存分配报错。

• 拼接前清理冗余数据：如果loan_data中仍保留生成loan_data_dummies所用的原始分类列，拼接前先删除这些无用列，减少无效内存占用。
• 避免全量加载数据：如果数据集本身超过物理内存大小，可采用分块加载、分块处理的方式完成特征拼接。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Skittles