并行化pandas的确存在精度问题，这是因为在并行计算过程中，不同的线程或进程可能会以不同的顺序执行操作，从而导致结果的不确定性。

解决这个问题的一种方法是使用Dask库，它可以将pandas的操作转化为并行计算图，从而保证计算的顺序和结果的一致性。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import dask.dataframe as dd

# 创建一个pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
                   'B': [0.5, 0.6, 0.7, 0.8]})

# 将pandas DataFrame转换为Dask DataFrame
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=2)  # 使用2个分区

# 定义一个计算函数，将A列的值加倍
def double_column_A(df):
    df['A'] = df['A'] * 2
    return df

# 使用Dask的map_partitions方法对每个分区应用函数
ddf = ddf.map_partitions(double_column_A)

# 将Dask DataFrame转换为pandas DataFrame
df_result = ddf.compute()

print(df_result)

这个示例代码将DataFrame的A列的值加倍，并且在并行计算过程中保持了精度的一致性。使用Dask库可以将pandas操作转化为并行计算任务，并通过控制分区数来控制并行度。