pandas加速运行

要加速pandas运行，可以使用Legate Pandas和numexpr库以及bottleneck库。 Legate Pandas是一个可以在多个GPU系统上实现高性能、可扩展的数据帧程序执行的库。它通过将运行时与GPU加速数据帧内核结合在一起，可以处理那些单个GPU无法满足的数据处理要求。

另外，使用numexpr库和bottleneck库也可以加速pandas的运算。numexpr库是一个快速评估数值表达式的库，可以通过并行计算和内存开销较小的方式来加速运算。而bottleneck库则提供了一些高效的聚合操作函数，可以在处理大数据集时提高性能。

在Jupyter中安装这些库可以通过以下命令进行：!pip install -y bottleneck,numexpr 或 !conda install -y bottleneck,numexpr。使用这些库可以显著提高pandas的运行速度，特别是在处理大数据集时。