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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
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PandasのDataFrameを読み込み、関数を適用し、その結果を全スレッドからアクセス可能な共有リストにコピーする、マルチプロセッシングを使用したPythonコードです：

```
    import multiprocessing as mp
    import pandas as pd

    # Define the function to apply to the DataFrame
    def apply_function(df):
        # Replace all NaN values with 0
        df.fillna(0, inplace=True)
        # Return the sum of all values in the DataFrame
        return df.values.sum()

    if __name__ == '__main__':
        # Create a shared list that will hold the results
        results = mp.Manager().list()

        # Create a DataFrame to work with
        df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

        # Define the function that each thread will run
        def worker(df):
            # Apply the function to the DataFrame
            result = apply_function(df)
            # Append the result to the shared list
            results.append(result)

        # Create a list of processes
        processes = []

        # Split the DataFrame into chunks and create a process for each chunk
        chunk_size = 1
        for i in range(0, len(df), chunk_size):
            chunk = df.iloc[i:i+chunk_size]
            p = mp.Process(target=worker, args=(chunk,))
            processes.append(p)

        # Start each process
        for p in processes:
            p.start()

        # Wait for all processes to finish
        for p in processes:
            p.join()

        # Print the results
        print(results)
```

このコードでは、まずapply_function関数を定義します。この関数は、DataFrameを入力として受け取り、すべてのNaN値を0に置き換え、DataFrame内のすべての値の合計を返します。

次に、マルチプロセッシング・モジュールのManagerクラスを使ってresultsという共有リストを作成します。このリストには、DataFrameの各チャンクに関数を適用した結果が格納されます。

次に、各プロセスが実行するワーカー関数を作成します。この関数はDataFrameのチャンクを入力として受け取り、apply_functionを適用し、その結果をresultsリストに追加します。

次に、DataFrameをチャンクに分割し、マルチプロセッシング・モジュールのProcessクラスを使ってチャンクごとにプロセスを作成する。各プロセスを開始し、startメソッドとjoinメソッドを使って終了を待ちます。

最後に、DataFrameの各チャンクに関数を適用した出力を見るために、結果リストを表示します。