Enhancement: allow iterating signals in chunks of dataframes

I'm using the new to_dataframe() function that was implemented in https://github.com/MIT-LCP/wfdb-python/pull/380

One issue that I'm seeing is that when loading some of the waveform signals from https://physionet.org/content/mimic3wdb-matched/1.0/ using to_dataframe() it eats up a lot of memory. Specifically, on the machine I'm running on which has 96gb of memory, reading the record and calling to_dataframe runs out of memory.

I would like to lazy load the signal data into a chunked dataframe which would allow me to process the waveform signals in parts that could fit into memory, rather than loading it all into memory.

Beginne mit der Implementierung von to_dataframe(), die in Pull Request 380 eingeführt wurde, und prüfe, wie sie derzeit Waveform-Signale lädt. Entwickle einen Ansatz für die verzögerte, chunkweise DataFrame-Verarbeitung, der vermeidet, das vollständige Signal in den Speicher zu laden; als abgeschlossen gilt dies, wenn große Datensätze wie die aus MIMIC-III in speichergroßen Teilen verarbeitet werden können.