Python 并行数据帧自定义函数Dask

我试图使用Dask通过Dask的多处理特性来加速Python数据帧for循环操作。我完全知道循环数据帧的方法通常不是最佳实践，但在我的情况下，它是必需的。我已经广泛阅读了文档和其他类似的问题，但我似乎无法解决我的问题

df.head（）
标题内容
0 Lizzibtz@Ontario2020@Travisdhanraj@fordination。他们并没有增加新冠疫情期间的教育压力。德克萨斯州样本。加上…
1 Jess您可以尝试让Dask处理应用程序，而不是自己进行循环：

ddf[“位置”]=ddf[“内容”]。应用(
lambda string:[e.text代表nlp中的e（string）.ents如果e.label==“GPE”]，
meta=（“内容”、“对象”））
您介意提供一个吗？特别是（至少）您的原始df的示例？请参见编辑-简单数据框，其中包含字符串
标题
和字符串
内容
。为了便于测试，我将Texas添加到head中的每一行中。要运行实际的库，您可能需要
python-mspacy下载en\u core\u web\u sm
，然后在代码中
nlp=en\u core\u web\u sm.load（）
。这应该允许函数实际识别位置您介意为您的尝试共享错误吗？也许
df.head（）.to_dict（）
的输出也会很棒。这个
df.head（）
的预期输出是什么？这将有助于改进函数。嗯，我非常喜欢这个想法。我现在不是一个工作，所以我不能测试。如果行得通，我会接受。让我知道进展如何。我在一个测试活页夹中启动了它，它对我来说看起来很好，但我不得不删除
nlp
函数，所以我不确定。