在简单功能上利用并发将来的功能

Question

我有一个简单的函数，它接受4个参数，它们都是数据帧，使用它进行预处理（如清洗）的那些数据帧，使用机器学习来填充空值，使用group by然后在最后在返回函数中给出两个数据帧。 像这样：

def preprocess(df1,df2,df3,df4):
    "some arguments for cleaning and manipulation data" 
    return(clean,df_new)

由于我正在执行内存密集型操作，因此我在考虑是否可以利用python中的并发期货功能。我确实尝试过简单地使用这种样式：

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
 executor.map(clean,df_new=preprocess(df1,df2,df3,df4))

我收到错误消息，说未定义clean和df_new。我对如何在“预处理”功能上使用并发未来感到困惑，以便可以利用笔记本电脑的所有内核并加快此操作的处理速度。任何想法/帮助都非常感谢。