Schreibe einen Python-Code: Verwende Multiprocessing, jeder Thread liest ein Pandas DataFrame, wendet eine Funktion darauf an und kopiert das Ergebnis in eine Python-Liste, die von allen Threads zugänglich ist
Hier ist ein Beispiel, wie du das Multiprocessing-Modul in Python verwenden kannst, um eine Funktion parallel auf ein Pandas DataFrame anzuwenden, indem du mehrere Threads verwendest:
``` 
import pandas as pd
import multiprocessing as mp

def process_dataframe(df, results, idx):
    # Wende eine Funktion auf das DataFrame an
    result = df.sum()
    # Speichere das Ergebnis in der gemeinsam genutzten Liste
    results[idx] = result

if __name__ == '__main__':
    # Lade das DataFrame aus einer Datei
    df = pd.read_csv('data.csv')
    # Teile das DataFrame in Chunks auf
    chunk_size = len(df) // 4
    chunks = [df[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(df), chunk_size)]
    # Erstelle eine gemeinsam genutzte Liste, um die Ergebnisse zu speichern
    manager = mp.Manager()
    results = manager.list([None] * len(chunks))
    # Starte die Worker-Threads
    processes = []
    for i, chunk in enumerate(chunks):
        p = mp.Process(target=process_dataframe, args=(chunk, results, i))
        processes.append(p)
        p.start()
    # Warte darauf, dass die Worker-Threads fertig werden
    for p in processes:
        p.join()
    # Gib die Ergebnisse aus
    print(results)
``` 
Dieser Code teilt das DataFrame in 4 Chunks auf und wendet die Funktion process_dataframe parallel auf jeden Chunk unter Verwendung von 4 Worker-Threads an. Die Ergebnisse der Funktion werden in einer gemeinsam genutzten Liste results gespeichert, auf die alle Threads zugreifen können. Der Hauptthread wartet darauf, dass alle Worker-Threads fertig werden, bevor er die endgültigen Ergebnisse ausgibt.