我正在使用jupyter笔记本对熊猫进行一些分析，由于我的apply函数需要很长时间，因此我希望看到一个进度条。通过这里的这篇文章，我找到了tqdm库，该库为pandas操作提供了一个简单的进度条。还有一个Jupyter集成，它提供了一个非常不错的进度条，其中进度条本身随时间而变化。

但是，我想将两者结合起来，但还不太了解如何做到这一点。让我们以与文档中相同的示例为例

import pandas as pd
import numpy as np
from tqdm import tqdm

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (100000, 6)))

# Register `pandas.progress_apply` and `pandas.Series.map_apply` with `tqdm`
# (can use `tqdm_gui`, `tqdm_notebook`, optional kwargs, etc.)
tqdm.pandas(desc="my bar!")

# Now you can use `progress_apply` instead of `apply`
# and `progress_map` instead of `map`
df.progress_apply(lambda x: x**2)
# can also groupby:
# df.groupby(0).progress_apply(lambda x: x**2)

它甚至说“可以使用’tqdm_notebook’”，但是我找不到方法。我已经尝试了一些事情，例如

tqdm_notebook(tqdm.pandas(desc="my bar!"))

要么

tqdm_notebook.pandas

但它们不起作用。在定义中，在我看来

tqdm.pandas(tqdm_notebook(desc="my bar!"))

应该可以，但是该栏无法正确显示进度，仍然有其他输出。

还有其他想法吗？