有效地将concurrent.futures并行执行的结果与其他数据帧上的循环合并到新的数据帧中

import concurrent.futures
import pandas as pd

def process_data_frame(df):
    # 将数据帧分成多个较小的数据块
    chunks = np.array_split(df, num_chunks)
    
    results = []
    
    # 创建线程池或进程池
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        # 提交任务并行执行
        futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks]
        
        # 等待所有任务完成
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            result = future.result()
            results.append(result)
    
    # 将并行执行的结果与其他数据帧上的循环合并到新的数据帧中
    merged_df = pd.concat(results)
    
    return merged_df

def process_chunk(chunk):
    # 处理数据块的逻辑
    # ...
    return processed_chunk

# 调用函数并传入数据帧
result_df = process_data_frame(input_df)