def timeChangeintoshixi(time): #150902 第0个时间段0~15min time=int(time/100)#1509 time=int(time/100)4+int((time%100)/15) return time15 for i in range(df.shape[0]): df.iloc[i, 1] = timeChangeintoshixi(df.iloc[i, 1])对于以上代码，如何改造成一个多进程的代码，从而提高for循环速度

可以使用Python的`multiprocessing`模块来实现多进程并发执行。具体实现步骤如下：

1. 导入`multiprocessing`模块，创建一个进程池对象。

2. 将数据分成若干块，每个进程处理一块数据。

3. 定义一个函数，用于处理一块数据。

4. 使用`map()`方法将数据块传递给进程池，让多个进程并发执行处理函数。

5. 收集处理结果，合并为最终的结果。

代码示例：

import multiprocessing

# 定义处理函数
def process_block(data):
    result = []
    for i in range(data.shape[0]):
        time = data.iloc[i, 1]
        time = time // 100
        time = time * 4 + (time % 100) // 15 * 15
        result.append(time)
    return result

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 将数据分成若干块
    chunk_size = 1000
    chunks = [df[i:i+chunk_size] for i in range(0, df.shape[0], chunk_size)]

    # 并发执行处理函数
    results = pool.map(process_block, chunks)

    # 合并结果
    new_data = []
    for result in results:
        new_data.extend(result)

    # 更新数据
    df.iloc[:, 1] = new_data