合并python多进程调用函数返回的数据帧

import pandas as pd
from multiprocessing import Pool

# 定义一个函数，用于在多进程中调用
def process_data(data):
    # 在这里进行数据处理操作，返回数据帧
    # 这里只是一个示例，实际情况下可以根据需求进行修改
    processed_data = data * 2
    return processed_data

if __name__ == '__main__':
    # 假设有4个数据帧需要处理
    data_frames = [df1, df2, df3, df4]

    # 创建进程池，设置进程数量为4
    pool = Pool(processes=4)

    # 使用进程池的map方法，将数据帧分配给不同的进程进行处理
    processed_data_frames = pool.map(process_data, data_frames)

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

    # 合并处理后的数据帧
    merged_data_frame = pd.concat(processed_data_frames)

    # 打印合并后的数据帧
    print(merged_data_frame)