Here's an example of how you could use the multiprocessing module in Python to apply a function to a Pandas DataFrame in parallel using multiple threads:
``` 
import pandas as pd
import multiprocessing as mp

def process_dataframe(df, results, idx):
    # Apply some function to the DataFrame
    result = df.sum()
    # Store the result in the shared list
    results[idx] = result

if __name__ == '__main__':
    # Load the DataFrame from a file
    df = pd.read_csv('data.csv')
    # Split the DataFrame into chunks
    chunk_size = len(df) // 4
    chunks = [df[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(df), chunk_size)]
    # Create a shared list to store the results
    manager = mp.Manager()
    results = manager.list([None] * len(chunks))
    # Start the worker threads
    processes = []
    for i, chunk in enumerate(chunks):
        p = mp.Process(target=process_dataframe, args=(chunk, results, i))
        processes.append(p)
        p.start()
    # Wait for the worker threads to finish
    for p in processes:
        p.join()
    # Print the results
    print(results)
``` 
This code will split the DataFrame into 4 chunks and apply the process_dataframe function to each chunk in parallel using 4 worker threads. The results of the function will be stored in a shared list results that can be accessed by all threads. The main thread will wait for all worker threads to finish before printing the final results.
นี่คือตัวอย่างวิธีที่คุณสามารถใช้โมดูลการประมวลผลหลายตัวใน Python เพื่อใช้ฟังก์ชันกับ Pandas DataFrame พร้อมกันโดยใช้หลายเธรด: ``` นำเข้า pandas as pd นำเข้าการประมวลผลหลายตัวเป็น mp def process_dataframe(df, results, idx): # Apply ฟังก์ชันบางอย่างของผลลัพธ์ DataFrame = df.sum() # เก็บผลลัพธ์ไว้ในผลลัพธ์รายการที่ใช้ร่วมกัน [idx] = ผลลัพธ์ถ้า __name__ == '__main__': # โหลด DataFrame จากไฟล์ df = pd.read_csv('data. csv') # แบ่ง DataFrame ออกเป็นชิ้น ๆ chunk_size = len(df) // 4 chunks = [df[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(df), chunk_size)] # สร้างรายการที่ใช้ร่วมกันเพื่อ เก็บผลลัพธ์ manager = mp.Manager() results = manager.list([None] * len(chunks)) # เริ่มกระบวนการเธรดของผู้ปฏิบัติงาน = [] สำหรับ i, chunk in enumerate(chunks): p = mp.Process( target=process_dataframe, args=(chunk, results, i))processs.append(p) p.start() # รอให้เธรดของผู้ปฏิบัติงานเสร็จสิ้นสำหรับ p ในกระบวนการ: p.join() # พิมพ์ผลลัพธ์ พิมพ์ (ผลลัพธ์ ) ``` โค้ดนี้จะแบ่ง DataFrame ออกเป็น 4 ส่วน และใช้ฟังก์ชัน process_dataframe กับแต่ละส่วนแบบขนานโดยใช้ 4 เธรดของผู้ปฏิบัติงาน ผลลัพธ์ของฟังก์ชันจะถูกจัดเก็บไว้ในผลลัพธ์รายการที่ใช้ร่วมกันซึ่งสามารถเข้าถึงได้โดยเธรดทั้งหมด เธรดหลักจะรอให้เธรดของผู้ปฏิบัติงานทั้งหมดเสร็จสิ้นก่อนที่จะพิมพ์ผลลัพธ์สุดท้าย
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence