在Python中，当处理大数据集时，使用Pandas库的duplicated()函数可能会导致性能问题
使用更高效的数据结构：使用Pandas的duplicated()函数时，可以考虑将数据集转换为更高效的数据结构，如NumPy数组或Dask数据帧。这些数据结构通常比Pandas DataFrame在处理大数据集时更高效。
分块处理：将大数据集分成较小的块，然后对每个块进行重复项检测。这样可以减少内存使用并提高性能。例如，可以使用Pandas的read_csv()函数的chunksize参数来分块读取CSV文件。
使用多线程或多进程：利用Python的concurrent.futures库或multiprocessing库，将数据集分成多个部分并在多个线程或进程上并行处理。这样可以充分利用多核CPU的计算能力，从而提高性能。
使用外部存储：在处理大数据集时，可以考虑将中间结果存储在外部存储（如磁盘、数据库等）中，而不是将其保留在内存中。这样可以减少内存使用并提高性能。
优化数据类型：在处理大数据集时，尽量使用更紧凑的数据类型，如使用uint8代替int64，或使用category类型代替字符串。这样可以减少内存使用并提高性能。
避免全局解释器锁（GIL）限制：在处理大数据集时，尽量使用无GIL限制的库，如NumPy、Numba或Cython。这些库可以在处理大数据集时提供更好的性能。
使用专门的数据处理库：使用专门针对大数据集优化的库，如Dask或Vaex。这些库通常比Pandas在处理大数据集时更高效。
调整内核参数：根据需要调整Python的内核参数，如增加最大递归深度、禁用垃圾回收等。这些参数可以影响性能，但请注意，不当调整可能导致系统不稳定。
分布式计算：对于非常大的数据集，可以考虑使用分布式计算框架，如Apache Spark或Dask。这些框架允许在多台计算机上并行处理数据，从而显著提高性能。
代码优化：优化代码以减少不必要的计算和内存分配。例如，避免使用全局变量、减少函数调用开销、使用列表推导式代替循环等。
总之，在处理大数据集时，应尽量使用高效的数据结构、算法和库，并根据需要调整内核参数和代码。同时，可以考虑使用分布式计算框架来提高性能。