要实现按块阅读大型表格的功能，可以使用Python的pandas库来处理和分析数据。下面是一个示例代码，演示如何按块读取大型表格数据：

import pandas as pd

# 设置每个块的大小
chunk_size = 100000

# 读取大型表格数据
df_reader = pd.read_csv('large_table.csv', chunksize=chunk_size)

# 遍历每个块并处理数据
for chunk in df_reader:
    # 在这里进行你的数据处理操作
    # 例如，计算每个块的总和、平均值等等
    chunk_sum = chunk.sum()
    chunk_mean = chunk.mean()
    
    # 打印结果或保存到文件中
    print("Chunk Sum:")
    print(chunk_sum)
    print("Chunk Mean:")
    print(chunk_mean)

上述代码将大型表格数据按照指定的块大小进行读取，然后可以在for循环中对每个块进行数据处理操作，例如计算每个块的总和、平均值等等。你可以根据需求进行自定义的数据处理操作。

请注意，上述示例代码假设你的大型表格数据是以CSV格式保存的，如果数据是以其他格式保存的，可以根据需要使用pandas库中相应的读取函数进行读取。