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我有一个名为 df_list 的巨大数据框列表(包含一些不同的列和一些常见的列)，我希望将其合并到一个大数据框中。我尝试过以下方法:
all_dfs = pd.concat(df_list)
尽管这在单核上花费太多时间。 48小时后我就把剧本杀掉了。您将如何并行化此过程以使用我的所有核心或重写代码以使其更快
最佳答案
pandas - 与并行处理无关。
最简单的方法是使用第三方工具来处理庞大的数据帧。您可以在不同的节点上运行数据集的计算/处理。
您也可以使用swifter在多个核心上运行处理。
可能还有一些其他工具...换句话说，在您的情况下，最好在集群中运行计算。
希望这有帮助。
关于python - 并行化 pandas 函数 pd.concat，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59518628/
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C语言sscanf()函数：从字符串中读取指定格式的数据 头文件： ?
最近，我有一个关于工作预评估的问题，即使查询了每个功能的工作原理，我也不知道如何解决。这是一个伪代码。 下面是一个名为foo()的函数，该函数将被传递一个值并返回一个值。如果将以下值传递给foo函数，
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！