pandas 并行 计算

Pandas 并行计算可以通过使用 `pandas.DataFrame` 的 `parallel_apply()` 方法来实现。这个方法可以在多个 CPU 核心上并行地应用一个函数到数据框的每一行或每一列上。

以下是一个示例代码，展示了如何在 Pandas 中进行并行计算：

import pandas as pd
import multiprocessing

# 创建一个包含数据的示例数据框
data = {'A': range(100),
        'B': range(100, 200)}

df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，用于并行计算每一行的平均值
def calculate_mean(row):
    return row.mean()

# 设置并行计算的核心数
num_cores = multiprocessing.cpu_count()

# 使用 parallel_apply() 方法进行并行计算
df['mean'] = df.parallel_apply(calculate_mean, axis=1, raw=True, num_cores=num_cores)

print(df.head())

在这个例子中，我们首先创建了一个包含两列的示例数据框 `df`。然后定义了一个函数 `calculate_mean()`，用于计算每一行的平均值。接下来，我们使用 `multiprocessing.cpu_count()` 来获取 CPU 核心数，并将其作为参数传递给 `parallel_apply()` 方法，以指定并行计算的核心数。最后，我们将计算结果赋值给新的列 `'mean'` 并打印出前几行。

请注意，`parallel_apply()` 方法在处理大型数据集时可能会导致内存消耗过高，因此在使用之前，请确保你的系统具有足够的内存来处理你的数据。