在电脑中处理大文件时，可以采用以下几种方法来提高效率和减少内存压力：

逐行读取文件

使用Python的`open`函数以读取模式打开大文件，并通过循环逐行读取文件内容。这样可以避免一次性将整个文件加载到内存中，从而减轻内存负担。

使用mmap模块

mmap模块可以将文件映射到内存中，提供快速的读写能力，并允许随机访问文件的任意位置。这种方法特别适用于需要频繁读取或修改大文件的情况。

利用pandas分块读取

pandas的`read_csv`函数支持`chunksize`参数，允许分块读取大文件。这对于处理超大的CSV文件非常有用，可以逐块处理数据，然后再合并结果。

使用压缩工具

对于大文件的传输，可以使用压缩工具（如WinRAR、7-Zip等）将文件压缩成多个小文件，便于传输和存储。此外，还可以利用分卷压缩功能，将大文件分成多个小于2GB的分卷进行传输。

使用专门的文件管理工具

一些第三方文件管理工具（如FastCopy）提供了高效的大文件复制、移动和删除功能。这些工具通常比Windows自带的工具更适用于处理大文件。

利用系统共享功能

在Windows系统中，可以通过“就近共享”功能将大文件快速传输到其他设备。这需要在源文件和目标设备上都开启共享功能，并通过网络进行传输。

根据具体需求和场景，可以选择合适的方法来处理大文件。逐行读取和mmap模块适用于在内存有限的情况下处理大文件，而分块读取和压缩工具则适用于需要高效传输和存储大文件的情况。