dataframe.apply 多进程调用

python 
import pandas as pd 
from multiprocessing import Pool 
 
def func(row): 
    # 处理每一行数据的函数 
    return row 
 
def apply_parallel(df, func, num_processes): 
    # 将数据分成num_processes份 
    df_split = np.array_split(df, num_processes) 
    # 创建进程池 
    pool = Pool(num_processes) 
    # 对每一份数据进行处理 
    df = pd.concat(pool.map(func, df_split)) 
    # 关闭进程池 
    pool.close() 
    pool.join() 
    return df 
 
# 使用原生的多进程apply方法处理数据 
df = pd.read_csv('data.csv') 
df = apply_parallel(df, func, num_processes=4)

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