如何通过 joblib 并行处理分块后的 dataframe

使用 `joblib` 并行处理分块后的 DataFrame 可以提高处理大型数据集的效率。下面是使用 `joblib` 处理分块后的 DataFrame 的一般步骤：

1. 导入必要的库

import pandas as pd
from joblib import Parallel, delayed

2. 读取大型 DataFrame 并将其分块

chunk_size = 100000 # 每个块的大小
df_chunks = pd.read_csv("large_file.csv", chunksize=chunk_size)

3. 定义一个处理函数

def process_chunk(df):
    # 在这里实现数据处理的逻辑
    return processed_df

4. 使用 `Parallel` 和 `delayed` 并行处理 DataFrame 块

num_cores = 4 # 并行处理的核心数
results = Parallel(n_jobs=num_cores)(
    delayed(process_chunk)(df) for df in df_chunks
)

`Parallel` 函数的 `n_jobs` 参数指定了并行处理的核心数。`delayed` 函数用于将处理函数 `process_chunk` 转换为可并行处理的函数。

以上代码会将 `process_chunk` 函数应用于 DataFrame 中的每个块，并在处理完每个块后返回处理结果。最终的结果将存储在 `results` 变量中。