swifter.apply

可以使用`swifter`库来加速`pandas`的`apply`函数的执行。`swifter`库可以自动地将`pandas`的操作分配到多个进程或线程中，并通过使用`Dask`或`Vaex`来处理大型数据集，从而提高处理速度。

要使用`swifter.apply`，首先需要安装`swifter`库。可以使用以下命令安装：

pip install swifter

安装完成后，可以按照以下方式使用`swifter.apply`：

import pandas as pd
import swifter

# 创建一个示例数据集
data = pd.DataFrame({'numbers': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 使用swifter.apply加速apply函数的执行
data['squared'] = data['numbers'].swifter.apply(lambda x: x**2)

在上面的例子中，我们使用`swifter.apply`来计算`numbers`列的平方，并将结果保存在`squared`列中。`swifter.apply`会自动根据数据的大小和计算函数的复杂性选择合适的并行计算引擎。

请注意，由于`swifter`库会根据数据集的大小和计算函数的复杂性选择并行计算引擎，因此在某些情况下，并不一定会获得明显的加速效果。在使用`swifter.apply`之前，建议先对自己的数据集和计算函数进行评估，以确定是否适合使用该库。