Объединение панд groupBy объектов

У меня есть огромный набор данных из 292 миллионов строк (6 ГБ) в формате CSV. Функция Panda read_csv не работает для такого большого файла. Поэтому я читаю данные в небольших кусках (10 миллионов строк) итерационно с помощью этого кода:

for chunk in pd.read_csv('hugeData.csv', chunksize=10**7):
       #something ...

В #something я группирую строки по некоторым столбцам. Поэтому на каждой итерации я получаю новые объекты groupBy. Я не могу объединить эти объекты groupBy.

Пример меньшего фиктивного примера выглядит следующим образом:

Здесь dummy.csv представляет собой файл CSV с 28 строками, который является торговым отчетом между некоторыми странами в течение некоторого года. sitc - это код продукта, а экспорт - это сумма экспорта в несколько миллиардов долларов США. (Обратите внимание, что данные вымышлены)

year,origin,dest,sitc,export
2000,ind,chn,2146,2
2000,ind,chn,4132,7
2001,ind,chn,2146,3
2001,ind,chn,4132,10
2002,ind,chn,2227,7
2002,ind,chn,4132,7
2000,ind,aus,7777,19
2001,ind,aus,2146,30
2001,ind,aus,4132,12
2002,ind,aus,4133,30
2000,aus,ind,4132,6
2001,aus,ind,2146,8
2001,chn,aus,1777,9
2001,chn,aus,1977,31
2001,chn,aus,1754,12
2002,chn,aus,8987,7
2001,chn,aus,4879,3
2002,aus,chn,3489,7
2002,chn,aus,2092,30
2002,chn,aus,4133,13
2002,aus,ind,0193,6
2002,aus,ind,0289,8
2003,chn,aus,0839,9
2003,chn,aus,9867,31
2003,aus,chn,3442,3
2004,aus,chn,3344,17
2005,aus,chn,3489,11
2001,aus,ind,0893,17

Я разделил его на две 14 строки данных и сгруппировал их в соответствии с годом, происхождением, dest.

 for chunk in pd.read_csv('dummy.csv', chunksize=14):
       xd = chunk.groupby(['origin','dest','year'])['export'].sum();
       print(xd)

Результаты :

origin  dest  year
aus     ind   2000     6
              2001     8
chn     aus   2001    40
ind     aus   2000    19
              2001    42
              2002    30
        chn   2000     9
              2001    13
              2002    14
Name: export, dtype: int64
origin  dest  year
aus     chn   2002     7
              2003     3
              2004    17
              2005    11
        ind   2001    17
              2002    14
chn     aus   2001    15
              2002    50
              2003    40
Name: export, dtype: int64

Как объединить два объекта GroupBy?

Объединит ли они, снова создаст проблемы с памятью в больших данных? Прогнозируя, глядя на природу данных, если правильно объединить количество строк, несомненно, уменьшится, по крайней мере, в 10-15 раз.

Основная цель:

Учитывая страну происхождения и страну происхождения, мне нужно построить общий экспорт между ними в год. Запросить это каждый раз по всем данным занимает много времени.

xd = chunk.loc[(chunk.origin == country1) & (chunk.dest == country2)]

Поэтому я думал сэкономить время, когда-то организовывал их в групповой манере.

Любое предложение очень ценится.