Schreiben Sie einen Python-Code: Mit Hilfe von Multiprocessing liest jeder Thread Pandas-Datenrahmen aus, wendet eine Funktion darauf an und kopiert das Ergebnis in eine für alle Threads zugängliche Python-Liste.
Das ist ein Beispiel dafür, wie Sie das Multiprocessing-Modul in Python verwenden können, um eine Funktion auf einem Pandas DataFrame parallel mit mehreren Threads anzuwenden: `` Import Pandas as pd import multiprocessing as mp def process_dataframe(df, results, idx): # Tragen Sie eine Funktion auf das DataFrame-Ergebnis = df.sum() # Speichern Sie das Ergebnis in der geteilten Liste Ergebnisse[idx] = Ergebnis, wenn __name__ == '__main___': # Laden Sie das DataFrame aus einer Datei df = pd.read_csv('data.csv') # Unterteilen Sie das DataFrame in chunks chunk_size = len(df) // 4 chunks = [df[i:i + chunk_size] für i in bereich(0, len(df), chunk_size) # Erstellen Sie eine gemeinsame Liste, um die Ergebnisse zu speichern = mp.Manager() Ergebnisse für manager = [n