我正在尝试利用CPU的所有内核，对于NumPy，我可以使用所有内核，但是当我在熊猫中执行某些操作时，它再次仅使用CPU的一个内核。我试图设置最大线程和其他参数，但没有工作对我不利。
例如，
def a(x):
#### # performing a lot of operations and checks.
## df.groupby(column_A).apply(a).reset_index()
当系统执行 Numpy 操作时，此时 CPU 占用了大部分内核，但是当涉及到熊猫时，一切都在单个内核上运行。
Pandas 的 groupby 是用纯 python 实现的(参见源代码(，并且受 CPython 的 GIL(全局解释器锁(限制为单线程执行。库可以选择自己处理线程安全并在密集计算期间释放 GIL，或者运行可能生成"无限制"线程本身的本机代码。
您可以尝试在没有GIL的IronPython上运行代码，但是看了一眼Pandas的代码，我没有看到任何线程，所以我不确定它会有所帮助。