pandas 如何设置开启并行计算

Pandas 是一个基于 Numpy 的数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具。Pandas 中可以使用多线程或多进程进行并行计算，提高计算效率。下面介绍如何在 Pandas 中开启并行计算。

Pandas 并行计算的设置有两种方式：

1. 使用 joblib 库

joblib 是一个 Python 库，它提供了简单的接口来开启多线程或多进程并行计算。Pandas 也可以使用 joblib 来开启并行计算。

import pandas as pd
from joblib import Parallel, delayed

# 设置使用多线程或多进程
Parallel(n_jobs=-1)(delayed(func)(param) for param in params)

其中，`n_jobs` 参数可以设置使用的 CPU 核数。设置为 `-1` 表示使用所有可用的核数。`delayed` 函数用于将需要并行计算的函数包装成一个可调用的对象。

2. 使用 dask 库

dask 是一个 Python 库，它提供了分布式计算的功能，可以将数据分割成多个块，使用多个 CPU 或多台机器并行计算。Pandas 中也可以使用 dask 来开启并行计算。

import dask.dataframe as dd

# 读取 csv 文件
df = dd.read_csv("data.csv")

# 计算平均值
mean = df["value"].mean().compute()

这里使用了 dask.dataframe 来读取 csv 文件，并使用 `compute` 方法计算平均值。`compute` 方法会自动开启多线程或多进程并行计算。

可以根据实际情况选择使用 joblib 或 dask 进行并行计算。在数据量较大时，使用并行计算可以大大提高计算速度。