利用多进程的方式将dataframe数据加载到TableView，提供代码示例

好的，以下是一个利用多进程将dataframe数据加载到TableView的代码示例：

import pandas as pd
from multiprocessing import Pool
from PyQt5.QtCore import QAbstractTableModel, Qt

class DataFrameModel(QAbstractTableModel):
    def __init__(self, dataframe, parent=None):
        super(DataFrameModel, self).__init__(parent)
        self._dataframe = dataframe

    def rowCount(self, parent=None):
        return len(self._dataframe.index)

    def columnCount(self, parent=None):
        return len(self._dataframe.columns)

    def data(self, index, role=Qt.DisplayRole):
        if index.isValid():
            if role == Qt.DisplayRole:
                return str(self._dataframe.iloc[index.row(), index.column()])
        return None

def load_data(filename):
    dataframe = pd.read_csv(filename)
    return dataframe

def load_data_in_parallel(filenames, num_processes):
    pool = Pool(processes=num_processes)
    dataframes = pool.map(load_data, filenames)
    pool.close()
    pool.join()
    return pd.concat(dataframes)

def main():
    filenames = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']
    dataframe = load_data_in_parallel(filenames, num_processes=3)
    model = DataFrameModel(dataframe)
    table_view = QTableView()
    table_view.setModel(model)
    table_view.show()

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个示例中，我们首先定义了一个`DataFrameModel`类，它是一个`QAbstractTableModel`的子类，用于将dataframe数据加载到TableView。然后，我们使用`load_data_in_parallel`函数从多个文件中加载dataframe数据，并将它们合并到一个dataframe中。最后，我们将dataframe数据通过`DataFrameModel`类传递到`QTableView`中进行显示，并将`QTableView`显示出来。请注意，我们使用`multiprocessing.Pool`来并行加载文件的数据。