pandas如何开启并行计算

在pandas中开启并行计算可以使用以下方法：

1. 使用`joblib`库来开启并行计算。`joblib`库是一个专门用于处理并行计算的库，可以在pandas中使用它来开启并行计算。可以通过以下代码来开启并行计算：

from joblib import Parallel, delayed
import multiprocessing

num_cores = multiprocessing.cpu_count()

# 使用joblib库开启并行计算
Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(function_name)(args) for args in args_list)

其中，`num_cores`是当前机器的CPU核心数，`function_name`是要并行计算的函数名，`args_list`是函数的参数列表。

2. 使用`dask`库来开启并行计算。`dask`是一个分布式计算库，可以在pandas中使用它来进行并行计算。可以通过以下代码来开启并行计算：

import dask.dataframe as dd

# 读取csv文件
df = dd.read_csv('data.csv')

# 对数据进行并行计算
result = df.groupby('column_name').mean().compute()

其中，`dd.read_csv`函数可以读取csv文件并返回一个`dask`数据框，`groupby`和`mean`函数可以对数据进行分组和计算平均值，`compute`函数可以将结果返回为pandas数据框。