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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
gpt
以下は、Pythonの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並列にPandas DataFrameに関数を適用する例です：
``` 
import pandas as pd
import multiprocessing as mp

def process_dataframe(df, results, idx):
    # Apply some function to the DataFrame
    result = df.sum()
    # Store the result in the shared list
    results[idx] = result

if __name__ == '__main__':
    # Load the DataFrame from a file
    df = pd.read_csv('data.csv')
    # Split the DataFrame into chunks
    chunk_size = len(df) // 4
    chunks = [df[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(df), chunk_size)]
    # Create a shared list to store the results
    manager = mp.Manager()
    results = manager.list([None] * len(chunks))
    # Start the worker threads
    processes = []
    for i, chunk in enumerate(chunks):
        p = mp.Process(target=process_dataframe, args=(chunk, results, i))
        processes.append(p)
        p.start()
    # Wait for the worker threads to finish
    for p in processes:
        p.join()
    # Print the results
    print(results)
```
このコードは、DataFrame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って並列にprocess_dataframe関数を各チャンクに適用します。関数の結果は、すべてのスレッドがアクセスできる共有リストに格納されます。メインスレッドは、最終結果を出力する前に、すべてのワーカースレッドが終了するのを待ちます。