大熊猫代码运行到内存错误，有很多可用的内存

Question

当我在m5a.xlarge（16GB内存）的ec2实例上运行jupyter笔记本时，sklearn fit，MinMax scaler等遇到内存错误。而当我在本地计算机（Macbook air，8GB RAM）上运行相同的代码时，尽管运行缓慢，但代码运行良好。

我已经检查过我的python版本是64位。

我想念什么吗？

from sklearn import preprocessing

scaler = preprocessing.MinMaxScaler(copy=True)
df2_scaled = scaler.fit_transform(df2)

这会带来以下错误：

MemoryError                               Traceback (most recent call last)

已将其标记为可能与另一个问题here重复。尽管即使运行正常的.py文件，我也会遇到内存问题。在这两种情况下，查看“ top”命令的结果，我都可以看到超过5GB的可用内存