Question

所以基本上我有一个可以并行应用的函数。

def applyParallelGroupHeader(dfGrouped, func, threshold, verbose, cn):
    retLst = Parallel(n_jobs=-1, backend="threading")(delayed(func)(group, threshold, verbose, cn) for name, group in dfGrouped)
    d = {'HEADER': retLst}
    df = pd.DataFrame(data=d)
    return df

这很好用，因为它返回一个数组，其中包含每个组的调用函数的结果。但是，当我这样做时，我不知道如何获取组的名称（在这种情况下，该名称是我需要将结果与没有组的原始数据框合并的ID），添加这样的名称：

def applyParallelGroupHeader(dfGrouped, func, threshold, verbose, cn):
    retLst = Parallel(n_jobs=-1, backend="threading")((delayed(func)(group, threshold, verbose, cn), name) for name, group in dfGrouped)
    d = {'HEADER': retLst}
    df = pd.DataFrame(data=d)
    return df

但是我还没有找到解压缩它的方法，因此得到了一个生成器。我想做的是将其作为数据帧返回，在该数据帧中我具有组ID和函数的结果。我已经用一个简单的

做了一些测试

names = ((name,group) for name, group in items_groupby)

但是我无法使用结果。

>>> names
<generator object <genexpr> at 0x10efa0930>
>>> names.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'generator' object has no attribute 'next'

有什么建议吗？谢谢

从分组依据中解开列表理解

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