小编mAr*_*Ark的帖子

假设我只有一个函数processing。我想为多个参数并行运行相同的函数多次，而不是一个接一个地依次运行。

def processing(image_location):
    
    image = rasterio.open(image_location)
    ...
    ...
    return(result)

#calling function serially one after the other with different parameters and saving the results to a variable.
results1 = processing(r'/home/test/image_1.tif')
results2 = processing(r'/home/test/image_2.tif')
results3 = processing(r'/home/test/image_3.tif')

例如，如果我运行delineation(r'/home/test/image_1.tif')然后delineation(r'/home/test/image_2.tif')，然后delineation(r'/home/test/image_3.tif')，如图上面的代码，这将顺序运行一前一后，并且如果需要5分钟一个函数来运行然后运行这三个将采取5X3 = 15分钟。因此，我想知道我是否可以并行/尴尬地并行运行这三个，以便对所有三个不同参数执行该函数只需要 5 分钟。

帮助我以最快的方式完成这项工作。该脚本应该能够利用默认情况下可用的所有资源/CPU/ram 来完成此任务。

我有一个df大约有 200 列的数据框。我想删除索引位置从 50 到 90 和 120 到 170 的列及其名称而不是索引位置。怎么做。

我不能使用：

df.drop('column name', axis=1)

直接是因为要删除的列太多了，而且我无法像上述情况那样键入每个列名。

我想知道如何选择特定的列名的列column50到另一列名column90，并column120于column170而不是与int