pandas 如何设置开启并行计算

在 Pandas 中，开启并行计算可以通过以下两种方式实现：

1. 使用 Dask

Dask 是一个基于分布式计算的 Python 库，可以实现 Pandas 数据框的分布式计算。使用 Dask，可以在多个 CPU 核心或多台计算机上同时处理数据框，从而加快计算速度。

使用 Dask 的步骤如下：

安装 Dask：

!pip install dask

导入 Pandas 和 Dask：

import pandas as pd
import dask.dataframe as dd

将 Pandas 数据框转换为 Dask 数据框：

df = pd.read_csv('data.csv')
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=4)  # 将数据框分成 4 个部分

使用 Dask 进行计算：

result = ddf.groupby('column').mean().compute()  # 对数据框进行分组并计算平均值

2. 使用 Pandas 内置的并行计算功能

Pandas 内置了一些并行计算的功能，可以通过设置参数来开启并行计算。例如，在使用 groupby 函数进行分组计算时，可以通过设置参数 `sort=False` 和 `parallel=True` 来开启并行计算：

result = df.groupby('column', sort=False, parallel=True).mean()

其中，`sort=False` 表示不进行排序，可以加快计算速度；`parallel=True` 表示开启并行计算。需要注意的是，并行计算在某些情况下可能会导致计算结果不稳定，因此需要谨慎使用。