python - プロセス間で pandas DataFrame オブジェクトを共有するには?

Question

この質問には、以前に投稿したリンクと同じポイントがあります。

(メモリのディープ コピーを回避したり、マルチプロセッシングに費やす時間を短縮する良い方法はありますか? )

「DataFrame」オブジェクト共有の問題に直面したので、私はそれでどこにも行きません。

サンプルコードを簡略化しました。

Manager.list、Manager.dict、numpy sharedmem なしでプロセス間で「DataFrame」オブジェクトを共有するように私のコードを修正する専門家がいる場合、私は彼女または彼に非常に感謝します。

これがコードです。

#-*- coding: UTF-8 -*-'
import pandas as pd
import numpy as np
from multiprocessing import *
import multiprocessing.sharedctypes as sharedctypes
import ctypes

def add_new_derived_column(shared_df_obj):
    shared_df_obj.value['new_column']=shared_df_obj.value['A']+shared_df_obj.value['B'] / 2
    print shared_df_obj.value.head()
    '''
    "new_column" Generated!!!

          A         B  new_column
0 -0.545815 -0.179209   -0.635419
1  0.654273 -2.015285   -0.353370
2  0.865932 -0.943028    0.394418
3 -0.850136  0.464778   -0.617747
4 -1.077967 -1.127802   -1.641868
    '''

if __name__ == "__main__":

    dataframe = pd.DataFrame(np.random.randn(100000, 2), columns=['A', 'B'])

    # to shared DataFrame object, I use sharedctypes.RawValue
    shared_df_obj=sharedctypes.RawValue(ctypes.py_object, dataframe )

    # then I pass the "shared_df_obj" to Mulitiprocessing.Process object
    process=Process(target=add_new_derived_column, args=(shared_df_obj,))
    process.start()
    process.join()

    print shared_df_obj.value.head()
    '''
    "new_column" disappeared.
    the DataFrame object isn't shared.

          A         B
0 -0.545815 -0.179209
1  0.654273 -2.015285
2  0.865932 -0.943028
3 -0.850136  0.464778
4 -1.077967 -1.127802
    '''