400列のcsvファイルがあるとします。ファイル全体をDataFrameにロードできません（メモリに収まりません）。ただし、実際には50列しか必要ないので、これはメモリに収まります。これを行うための組み込みのPandasの方法は見当たりません。何を指示してるんですか？私はPyTablesインターフェースを使用することにオープンです、またはpandas.io.sql。
最良のシナリオは、次のような関数になります pandas.read_csv(...., columns=['name', 'age',...,'income'])。つまり、ロードされる列名（または番号）のリストを渡します。
イアン、usecolsあなたが説明したことを正確に行うオプションを実装しました。これは、次の pandas 0.10 に含まれます。開発版は近日公開予定です。
以来、次のよう0.10に使用できますusecols
df = pd.read_csv(...., usecols=['name', 'age',..., 'income'])
現在、これを行うデフォルトの方法はありません。ファイルをチャンクして繰り返し処理し、不要な列を破棄することをお勧めします。だから何かpd.concat([x.ix[:, cols_to_keep] for x in pd.read_csv(..., chunksize=200)])