给出python多线程拆分表格的代码

以下是一个Python多线程拆分表格的示例代码：

import pandas as pd
import threading

# 加载表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 定义拆分函数
def split_dataframe(df, num_threads):
    # 计算每个线程需要处理的行数
    chunk_size = int(len(df) / num_threads)

    # 创建线程列表和结果列表
    threads = []
    results = []

    # 切分数据框，并为每个线程分配子数据
    for i in range(num_threads):
        start = i * chunk_size
        end = (i + 1) * chunk_size if i < num_threads - 1 else len(df)
        sub_df = df[start:end]
        t = threading.Thread(target=process_data, args=(sub_df, results))
        threads.append(t)

    # 开始线程
    for t in threads:
        t.start()

    # 等待线程完成
    for t in threads:
        t.join()

    # 将结果合并
    return pd.concat(results)

# 定义处理数据的函数
def process_data(df, results):
    # 在这里对数据进行处理，例如计算平均值、求和等
    # ...

    # 将结果存入结果列表
    results.append(df)

# 调用拆分函数并输出结果
num_threads = 4
result_df = split_dataframe(df, num_threads)
print(result_df)

在这个示例代码中，我们首先加载了一个Excel表格，然后定义了一个`split_dataframe`函数来拆分表格。该函数将表格拆分为多个子数据集，并为每个子数据集创建一个新的线程来处理。在这里，我们使用了Python的内置`threading`模块来创建线程。为了让所有线程并行执行，我们使用`start()`方法来启动每个线程，并使用`join()`方法来等待所有线程完成。在每个线程中，我们定义了一个`process_data`函数来处理数据。最后，我们将所有的结果合并成一个新的数据框并输出。