Python 无法在linux中使用所有CPU核心

我试图利用CPU的所有核心，对于NumPy，我能够使用所有核心，但是当我在pandas中执行某些操作时，它再次使用CPU的一个核心。我试着设置最大线程和其他参数，但没有任何效果

例如

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当系统执行Numpy操作时，CPU占用了大部分内核的时间，但当涉及到pandas时，一切都在单个内核上运行。

pandas的groupby是用纯python实现的（请参阅），并且受到CPython的GIL（全局解释器锁）的限制，只能执行单线程。库可以选择自己处理线程安全，并在密集计算期间释放GIL，或者运行可能产生“不受限制”线程本身的本机代码

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您可以尝试在没有GIL的IronPython上运行您的代码，但看一看Pandas的代码，我没有看到任何线程，因此我不确定它是否会有帮助。

这是否回答了您的问题？

def a(x):
  #### # performing a lot of operations and checks. 

## df.groupby(column_A).apply(a).reset_index()