Pythonコードを書き込む：マルチプロセッシングを使用すると、各スレッドはPandas DataFrameを読み取り、その上に何らかの機能を適用し、結果をすべてのスレッドにアクセスできるPythonリストにコピーします
Pythonでマルチプロセッシングモジュールを使用して、複数のスレッドを使用してPandasデータフレームに関数を適用する方法の例を次に示します。
`` `
PDとしてパンダをインポートします
マルチプロセッシングをMPとしてインポートします

def process_dataframe（df、results、idx）：
    ＃データフレームに何らかの関数を適用します
    result = df.sum（）
    ＃結果を共有リストに保存します
    結果[idx] =結果

__name__ == '__main__'の場合：
    ＃ファイルからデータフレームをロードします
    df = pd.read_csv（ 'data.csv'）
    ＃データフレームをチャンクに分割します
    chunk_size = len（df）// 4
    chunks = [df [i：i + chunk_size] for i in range（0、len（df）、chunk_size）]]]
    ＃結果を保存する共有リストを作成します
    Manager = mp.manager（）
    results = manager.list（[none] * len（chunks））
    ＃ワーカースレッドを起動します
    プロセス= []
    私の場合、列挙のチャンク（チャンク）：
        p = mp.process（target = process_dataframe、args =（chunk、results、i））
        Processes.Append（P）
        p.start（）
    ＃ワーカースレッドが終了するのを待ちます
    プロセスのPの場合：
        p.join（）
    ＃結果を印刷します
    印刷（結果）
`` `
このコードは、データフレームを4つのチャンクに分割し、4つのワーカースレッドを使用してProcess_DataFrame関数を各チャンクに適用します。関数の結果は、すべてのスレッドでアクセスできる共有リストの結果に保存されます。メインスレッドは、最終結果を印刷する前に、すべてのワーカースレッドが終了するのを待ちます。