私はIntel i3（4つのコア）にPandas 0.18/Python 3.5を使ってコードを書いています。Pandas、Concurrent.Futures and GIL
私はこれを読んでいる： https://www.continuum.io/content/pandas-releasing-gil
は私もIO（データフレームにCSVファイルを解析）が結合され、いくつかの仕事を持っています。 私は、ほとんどがデータフレームを掛けている多くの計算をしなければなりません。
私のコードは現在concurrent.futures ThreadPoolExecutorを使用して並列処理されています。
私の質問は：一般的に
ベスト私は、ドキュメント、パンダsimply releases the GIL for certain operationsを読んでから伝えることができます：
我々はいくつかのcython 操作上のグローバル・インタプリタ・ロック（GIL）を放出しています。これにより、 の計算中に他のスレッドが同時に実行され、 マルチスレッドからパフォーマンスが向上する可能性があります。特に、
groupby,nsmallest,value_countsおよび の索引付け操作がこれから恩恵を受ける。
これは、他のスレッドがPythonインタプリタによって実行されることを意味しますが、計算はpandasによって継続されます。これは、パンダが自動的に計算を多くのスレッドにわたってスケーリングすることを意味するものではありません。これらは一種の同様ドキュメントでこれを言及する：
GILを解放すると、ユーザ対話（例えばQT）、またはマルチスレッド 計算を実行するためのスレッド を使用するアプリケーションの利益を得ることができます。
並列化の利点を得るには、実際にコード内に複数のスレッドを作成して実行する必要があります。したがって、アプリケーションで並列実行を試みる場合は、ThreadPoolExecutorを引き続き使用する必要があります。
パンダは、の操作では、の操作しか公開しないため、実際にリリースするメソッドを呼び出さない場合は、複数のスレッドでパフォーマンスが向上しない場合があります。