遍历大型CSV文件的解决方法可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库：首先，导入所需的库，例如csv库和pandas库。

import csv
import pandas as pd

2. 打开CSV文件：使用csv库中的open()函数打开CSV文件，并创建一个文件对象。

with open('large_file.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)

3. 遍历CSV文件：使用for循环遍历文件对象中的每一行数据。

for row in reader:
    # 处理每一行的数据

4. 处理每一行的数据：在for循环中，可以对每一行数据进行必要的处理操作。

for row in reader:
    # 处理每一行的数据
    # 例如，打印每一行的数据
    print(row)

5. 使用pandas库遍历CSV文件：如果CSV文件较大且需要更高效的处理方式，可以使用pandas库来处理大型CSV文件。

df = pd.read_csv('large_file.csv')
for index, row in df.iterrows():
    # 处理每一行的数据

在使用pandas库的示例中，使用read_csv()函数读取整个CSV文件，并将其存储在一个DataFrame对象中。然后，使用iterrows()方法遍历DataFrame中的每一行数据，并进行必要的处理操作。

以上是两种常见的遍历大型CSV文件的解决方法，你可以根据具体需求选择适合的方法。