在用pandas读取大型（都几乎是超1G）的csv文件，发生了如下报错：

搜了一下，

  • 第一种发生原因：安装包版本问题。所以解决办法：

    • pip install -U numpy（好一部分朋友表示这个有用）
    • conda install nomkl（少部分朋友表示这个有用）
    • conda update anaconda/ mkl（一部分朋友表示这个有用）

但是这些都不适用掌柜这里，后来又查了一下。

  • 第二种发生原因：容器分配的内存不足导致。 解决办法：修改容器内存配置。 
docker update -m 4096M

或者

docker update -m 4096M --memory-swap 4096M your_container_ID

掌柜先去查看了目前运行容器的内存使用情况，使用如下指令：

docker stats your_container_ID

接着出现如下画面：

这是还没运行的时候，然后一运行该容器读取大型csv文件程序的时候，就出现内存飙升直到kernel died：

由于掌柜这里的jupyter notebook是运行在腾讯云服务器的docker容器上面的。于是再次一查


，果真：这里的服务器系统盘是只有1核2G的内存。。。 怪不得会kernel died，还真是内存不足引起的！

参考资料：
Kernel Restarting The kernel appears to have died. It will restart automatically (Jupyter-Tensorflow) #9829
the-kernel-appears-to-have-died-it-will-restart-automatically
The kernel appears to have died. It will restart automatically