在Python中，當處理大數據集時，使用Pandas庫的duplicated()函數可能會導致性能問題
使用更高效的數據結構：使用Pandas的duplicated()函數時，可以考慮將數據集轉換為更高效的數據結構，如NumPy數組或Dask數據幀。這些數據結構通常比Pandas DataFrame在處理大數據集時更高效。
分塊處理：將大數據集分成較小的塊，然后對每個塊進行重復項檢測。這樣可以減少內存使用并提高性能。例如，可以使用Pandas的read_csv()函數的chunksize參數來分塊讀取CSV文件。
使用多線程或多進程：利用Python的concurrent.futures庫或multiprocessing庫，將數據集分成多個部分并在多個線程或進程上并行處理。這樣可以充分利用多核CPU的計算能力，從而提高性能。
使用外部存儲：在處理大數據集時，可以考慮將中間結果存儲在外部存儲（如磁盤、數據庫等）中，而不是將其保留在內存中。這樣可以減少內存使用并提高性能。
優化數據類型：在處理大數據集時，盡量使用更緊湊的數據類型，如使用uint8代替int64，或使用category類型代替字符串。這樣可以減少內存使用并提高性能。
避免全局解釋器鎖（GIL）限制：在處理大數據集時，盡量使用無GIL限制的庫，如NumPy、Numba或Cython。這些庫可以在處理大數據集時提供更好的性能。
使用專門的數據處理庫：使用專門針對大數據集優化的庫，如Dask或Vaex。這些庫通常比Pandas在處理大數據集時更高效。
調整內核參數：根據需要調整Python的內核參數，如增加最大遞歸深度、禁用垃圾回收等。這些參數可以影響性能，但請注意，不當調整可能導致系統不穩定。
分布式計算：對于非常大的數據集，可以考慮使用分布式計算框架，如Apache Spark或Dask。這些框架允許在多臺計算機上并行處理數據，從而顯著提高性能。
代碼優化：優化代碼以減少不必要的計算和內存分配。例如，避免使用全局變量、減少函數調用開銷、使用列表推導式代替循環等。
總之，在處理大數據集時，應盡量使用高效的數據結構、算法和庫，并根據需要調整內核參數和代碼。同時，可以考慮使用分布式計算框架來提高性能。
