import pandas as pd # 读取csv文件 df = pd.read_csv('filename.csv') # 找到所有重复的行 duplicates = df[df.duplicated(keep=False)] # 根据重复行进行分组 groups = duplicates.groupby(list(duplicates.columns)) # 遍历每个分组，将重复行写入新的csv文件 for _, group in groups: group.to_csv('duplicates.csv', mode='a', header=False, index=False)的功能？怎么使用进程池加速？

可以使用Python的multiprocessing库来使用进程池加速代码。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from multiprocessing import Pool

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('filename.csv')

# 找到所有重复的行
duplicates = df[df.duplicated(keep=False)]

# 根据重复行进行分组
groups = duplicates.groupby(list(duplicates.columns))

# 定义一个函数，用于处理每个分组
def process_group(group):
    group.to_csv('duplicates.csv', mode='a', header=False, index=False)

# 使用进程池处理所有分组
with Pool() as pool:
    pool.map(process_group, [group for _, group in groups])

这个代码首先使用duplicated()函数找到所有重复的行，然后使用groupby()函数按照所有列进行分组。接着，定义一个函数process_group()，用于处理每个分组。最后，使用进程池处理所有分组，将它们传递给process_group()函数进行处理。

需要注意的是，在使用进程池时，需要将分组数据传递给process_group()函数。在这个示例代码中，我们使用了列表推导式将所有分组数据放入一个列表中，并将这个列表传递给pool.map()函数。这个函数会自动将列表中的每个元素传递给process_group()函数进行处理。使用进程池可以提高代码的处理速度，因为每个分组都可以在不同的CPU核心上并行处理。