Pandas Dataframe在运行多处理代码时不会更新

是因为Pandas的Dataframe对象在多进程环境中不是可变的。这意味着在多个进程中对同一个Dataframe对象进行操作时，每个进程都会创建一个独立的副本，而不是共享同一个对象。

这种行为是由于Python的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）的限制所导致的。GIL是一种机制，它确保在任何给定的时间点只有一个线程可以执行Python字节码。由于Pandas是基于NumPy构建的，而NumPy数组是由C语言实现的，因此在执行计算时可以绕过GIL，从而提高计算效率。然而，当涉及到多进程时，每个进程都有自己的GIL，因此无法共享数据对象。

为了在多处理代码中更新Pandas Dataframe，可以考虑以下几种方法：

1. 使用进程间通信（Inter-Process Communication，IPC）机制，如队列（Queue）或管道（Pipe），将需要更新的数据从一个进程传递到另一个进程。这样可以避免直接修改Dataframe对象，而是通过传递数据来更新。
2. 将Dataframe对象拆分为多个子Dataframe，并将每个子Dataframe分配给不同的进程进行处理。每个进程独立操作自己的子Dataframe，最后再将结果合并到一个新的Dataframe中。
3. 使用分布式计算框架，如Dask或Apache Spark，这些框架可以处理大规模数据集的并行计算，并提供了对Pandas Dataframe的支持。这样可以在分布式环境中进行数据处理和更新。

需要注意的是，以上方法都需要额外的代码和处理来实现Dataframe的更新，因此在设计多处理代码时需要考虑到这些因素。

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