Pandas 和 Numpy 中有关多线程的奇怪错误

解决 Pandas 和 Numpy 中的多线程奇怪错误

python
import dask.dataframe as dd
# 从 CSV 文件中读取数据
df = dd.read_csv('data.csv')
# 执行一些数据处理操作
df = df[df['column1'] > 0]
df = df.groupby('column2').mean()
# 将结果保存到新的 CSV 文件中
df.to_csv('result.csv')

python
import pandas as pd
from multiprocessing import Pool
# 定义一个数据处理函数
def process_data(chunk):
    # 执行一些数据处理操作
    chunk = chunk[chunk['column1'] > 0]
    chunk = chunk.groupby('column2').mean()
    return chunk
# 从 CSV 文件中读取数据
chunks = pd.read_csv('data.csv', chunksize=1000)
# 使用多进程并发处理数据
pool = Pool(processes=4)
results = pool.map(process_data, chunks)
pool.close()
pool.join()
# 将结果合并为一个 DataFrame
df = pd.concat(results)
# 将结果保存到新的 CSV 文件中
df.to_csv('result.csv')

python
import pandas as pd
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
# 定义一个数据处理函数
def process_data(chunk):
    # 执行一些数据处理操作
    chunk = chunk[chunk['column1'] > 0]
    chunk = chunk.groupby('column2').mean()
    return chunk
# 从 CSV 文件中读取数据
chunks = pd.read_csv('data.csv', chunksize=1000)
# 使用线程池并发处理数据，限制线程数量为4
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = executor.map(process_data, chunks)
# 将结果合并为一个 DataFrame
df = pd.concat(results)
# 将结果保存到新的 CSV 文件中
df.to_csv('result.csv')