在处理十万级数据量时，需要考虑数据处理的效率和内存使用。 针对不同的处理需求和数据特性，可以采用不同的策略对数据进行处理，以达到数据处理的最佳状态。
使用Pandas进行数据处理:
Pandas是Python中强大的数据处理库，它可以高效地处理大型数据集。
对于需要进行统计分析、数据清洗、筛选等操作的情况，Pandas DataFrame和Series是很好的选择。
示例代码（使用Pandas读取和处理大数据）:
import pandas as pd
# 假设我们有一个CSV文件，包含十万级数据
chunk_size = 5000 # 分块大小
chunks = []
# 逐块读取数据并处理
for chunk in pd.read_csv('large_data.csv', chunksize=chunk_size):
# 数据清洗和处理
cleaned_chunk = chunk.dropna() # 删除缺失值
processed_chunk = cleaned_chunk[cleaned_chunk['some_column'] > 0