对于具有大型数据框的应用程序，如果您在部署到App Engine时遇到问题，您可以尝试以下解决方法：

1. 数据分片：将大型数据框拆分为较小的数据块，并将它们存储为多个文件或数据表。这样做可以减少单个数据框的大小，从而使得App Engine可以处理和部署应用程序。以下是一个示例代码：

# 将数据框拆分为更小的数据块
chunk_size = 10000
num_chunks = len(df) // chunk_size + 1
data_chunks = [df[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(df), chunk_size)]

# 逐个数据块保存为文件或数据表
for i, chunk in enumerate(data_chunks):
    chunk.to_csv(f'data_chunk_{i}.csv', index=False)

2. 使用分布式计算框架：如果您的应用程序需要处理大型数据框，您可以考虑使用分布式计算框架，如Apache Spark或Dask。这些框架可以在分布式环境中处理大规模数据，并具有更好的性能和可扩展性。以下是一个使用Dask的示例代码：

import dask.dataframe as dd

# 将数据框加载到Dask数据框中
dask_df = dd.from_pandas(df, npartitions=4)  # 这里使用4个分区，可以根据需要调整

# 在Dask集群上进行计算
result = dask_df.groupby('column_name').mean().compute()  # 这里是一个示例计算，可以根据需要进行修改

3. 使用其他云计算平台：如果您的应用程序需要处理非常大的数据框，并且无法在App Engine上部署，您可以考虑使用其他云计算平台，如Google Cloud Dataproc或Google Cloud Dataflow。这些平台专门用于处理大规模数据，并且具有更高的性能和可扩展性。

请注意，以上解决方法仅提供了一些常见的解决方案，并可能需要根据您的具体应用程序进行调整。另外，还应考虑应用程序的设计和优化，以最大限度地减少数据框的大小和计算需求。