python memmapを用いてコードを変換・RAMの不足

前提・実現したいこと

google colaboratory においてRAMの使用量が大きすぎてクラッシュしてしまいました。
dataframeを用いた実装をしていたのですが、少し調べたところnumpyのmemmapを使用することにより、
ディスクとのやりとりによりRAMの使用量を削減できるのではないかと思いました。
そこで、以下のコードをmemmapを使用して変換してくださると嬉しいです。
(memmapを用いずとも、0~63行のdfの内容が見ることが可能ならどのような解決方法でも問題はありません)
よろしくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

セッションがクラッシュしました。
使用可能な RAM をすべて使用した後で、セッションがクラッシュしました。

該当のソースコード

python
1import pandas as pd
2
3df = pd.DataFrame()
4num = {}
5
6for i in range(16):
7  num[i] = [str(i)+'-'+str(j) for j in range(32)]
8  df = pd.concat(objs=[df, pd.DataFrame([num[i]])], axis=0)
9
10df.index = [i for i in range(16)]
11
12# pat: how many bits df shift, df: dataframe, num: row
13def shr(pat, df, num):
14  
15  dfshr_temp = df.iloc[num].shift(pat, fill_value='0')
16  dfshr_temp = pd.DataFrame(dfshr_temp).T
17  dfshr_temp = dfshr_temp.reset_index(drop=True)
18
19  return dfshr_temp
20
21# pat: how many bits df rotate, df: dataframe, num: row
22def rotr(pat, df, num):
23
24  dfrotr_temp = df.iloc[num].shift(pat, fill_value=df.iloc[num, pat*(-1):])
25  dfrotr_temp = pd.DataFrame(dfrotr_temp).T
26  dfrotr_temp = dfrotr_temp.reset_index(drop=True)
27
28  return dfrotr_temp
29
30for t in range(16, 64):
31  print(t) # 確認用
32  df = pd.concat(objs=[df, pd.DataFrame(rotr(17, df, t-2)+'xor'+rotr(19, df, t-2)+'xor'+shr(10, df, t-2)+'or'+df.iloc[t-7, :]+'or'+rotr(7, df, t-15)+'xor'+rotr(18, df, t-15)+'xor'+shr(3, df, t-15)+'or'+df.iloc[t-16, :])], axis=0)
33  df = df.reset_index(drop=True)
34
35#df.iloc[63, :]