Где будешь искать причину, если при объединении двух таблиц возникает ошибка недостатка памяти

Проверь следующие аспекты:

1. Размер таблиц: Убедись, что объединяемые таблицы не слишком большие. Используй df.memory_usage(deep=True) для оценки.

2. Тип объединения: INNER JOIN обычно требует меньше памяти, чем OUTER. Пример:

df = pd.merge(df1, df2, how='inner', on='key')

3. Типы данных: Оптимизируй типы (например, int64 → int32).

4. Дубликаты: Проверь на дубликаты ключей с df['key'].duplicated().sum().

5. Альтернативы: Попробуй dask для работы с большими данными или разбей объединение на части.

6. Окружение: Проверь доступную память через !free -h (Linux) или psutil.virtual_memory().

Для больших таблиц лучше использовать итеративное объединение или базы данных.