处理大批量数据时，可以使用一些方法来提高处理效率和减少内存消耗，以下是一些常用的方法：
使用生成器：可以使用生成器来逐行读取数据，而不是一次性读取整个数据集到内存中。这样可以节省内存空间，并且可以逐步处理数据。
使用分块读取：可以将大数据集分成多个小块，然后逐块读取和处理数据。这样可以提高处理效率，减少内存消耗。
使用DataFrame：如果使用pandas库处理数据，可以使用DataFrame来处理大批量数据。DataFrame可以高效处理大型数据集，并且提供了丰富的数据处理和分析功能。
使用并行处理：可以使用多线程或多进程来并行处理数据，提高处理效率。可以考虑使用Python的multiprocessing库来实现并行处理。
使用适当的数据结构：根据数据的特点选择合适的数据结构，可以提高处理效率。例如，如果数据是二维表格数据，可以使用Pandas的DataFrame来处理；如果数据是文本数据，可以使用Python的内置字符串处理方法来处理。
总的来说，处理大批量数据时，需要根据具体情况选择合适的方法和工具，以提高处理效率并减少内存消耗。