出现这种错误可能是由于Koalas DataFrame的大小超出了可用内存限制。因此，我们可以通过减少数据量或增加可用内存来解决这个问题。此外，我们还可以尝试通过增加Koalas DataFrame分区的数量来提高其内存利用率。以下是一些示例代码，可能有助于解决此问题：

示例 1：减少数据大小

df1 = df1.head(10000) # 只保留前10000行数据 df2 = df2.head(10000)

示例 2：增加内存

import pyspark.sql.functions as F from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder
.appName("myApp")
.config("spark.driver.memory", "16g")
.config("spark.executor.memory", "16g")
.getOrCreate()

示例 3：增加分区数量

from databricks import koalas as ks

设置DataFrame分区数为10

ks.set_option("compute.default_index_type", "distributed") ks.set_option("compute.ops_on_diff_frames", True) ks.set_option("compute.default_max_rows", 100000) ks.set_option("compute.default_partition_num", 10)

df1 = ks.from_pandas(df1) df1 = ks.from_pandas(df2)

现在执行concat可能会更加稳定

merged_df = ks.concat([df1, df2])