在python中，迭代列表和添加panda dataframe列的速度非常慢。

在Python中，迭代列表和添加Pandas DataFrame列的速度较慢可能是由于以下原因：

1. 解释型语言：Python是一种解释型语言，相比编译型语言，执行速度较慢。这意味着在处理大量数据时，Python的性能可能会受到影响。
2. 循环迭代：使用循环迭代列表或DataFrame的每个元素时，每次迭代都会引入一定的开销。当数据量较大时，这种开销会累积导致速度变慢。

针对这个问题，可以考虑以下优化方法：

1. 向量化操作：尽量避免使用循环迭代，而是使用向量化操作。Pandas提供了许多内置的向量化函数，如apply、map、applymap等，可以更高效地处理数据。
2. 使用NumPy：NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了高性能的多维数组对象。将数据转换为NumPy数组后，可以使用NumPy的函数和操作来加速处理过程。
3. 使用Pandas的内置函数：Pandas提供了许多内置函数，如iterrows、itertuples等，可以更高效地处理DataFrame的行或元组。
4. 使用并行计算：Python中有一些库，如multiprocessing和concurrent.futures，可以实现并行计算，从而加速处理过程。
5. 数据预处理：在处理数据之前，可以进行一些预处理操作，如数据清洗、数据压缩等，以减少数据量和提高处理速度。
6. 使用适当的数据结构：根据具体情况，选择合适的数据结构来存储和处理数据。例如，如果需要频繁地插入或删除元素，可以考虑使用链表而不是列表。

对于迭代列表和添加Pandas DataFrame列的速度较慢的问题，可以尝试使用上述优化方法来提高性能。同时，还可以考虑使用一些与云计算相关的技术和工具来加速处理过程，例如：

1. 分布式计算：使用云计算平台提供的分布式计算服务，如腾讯云的弹性MapReduce（EMR）或批量计算（BatchCompute），可以将任务分发到多个计算节点上并行处理，从而加快处理速度。
2. 数据库优化：将数据存储在云数据库中，并使用适当的索引和查询优化技术，可以提高数据的读取和写入速度。
3. 缓存技术：使用云缓存服务，如腾讯云的云数据库Redis版（TencentDB for Redis），可以将频繁访问的数据缓存起来，减少对数据库的访问次数，提高响应速度。
4. 异步编程：使用异步编程模型，如使用asyncio库进行异步IO操作，可以充分利用计算资源，提高处理效率。

总之，针对Python中迭代列表和添加Pandas DataFrame列速度较慢的问题，可以通过优化代码、使用适当的数据结构和算法、利用云计算平台提供的服务等方式来提高性能。