当for循环将function应用于每一行时，如何在python中使用多处理

Question

假设我有一个 pandas dataframe 包含输入数据，每一行都是一个输入集。 目前我正在遍历行并将结果保存在数组中。 我想知道这是否可以通过多处理 for 循环来完成/加速。

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame([[1, 2],
                     [3, 4],
                     [5, 6]])

result = np.zeros((data.shape[0], 2))
for i in range(data.shape[0]):
    result[[i], :] = [np.mean(data.iloc[i,:]), np.max(data.iloc[i,:])]

如何使用多处理来制定上述内容？

Answer 1

import concurrent.futures

def do_something():
    # your logic code
  

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    # your_args that you passed to function
    your_args = []
    results = executor.map(do_something, your_args)