在处理大型Excel文件时，经常会遇到内存溢出的问题（⚠️内存爆满警告）。这就像试图用一个小水杯去装一整池水，明显力不从心。尤其是在数据分析工作中，动辄上万行的数据量，对电脑内存提出了极高的要求。

解决这一问题的第一步是优化代码逻辑（🔍调整算法）。例如，可以尝试分块读取数据（✂️分割数据），而不是一次性加载所有内容到内存中。Python中的`pandas`库提供了`chunksize`参数，非常适合这种场景（📈高效处理）。此外，还可以将Excel文件转换为更高效的数据库格式（🔄数据迁移），以减轻内存负担。

同时，升级硬件设备也不失为一个好办法（🔧提升配置）。增加内存条或更换性能更强的处理器，能显著改善运行效率。如果预算有限，也可以考虑使用云服务（☁️云端支持），借助远程服务器的强大算力完成任务。

总之，面对大数据挑战，我们需要灵活运用多种手段，才能轻松应对内存溢出的烦恼（💪成功解题）。