迭代pandas dataframe和应用条件函数的更快方法

可以通过使用向量化操作来提高效率。以下是一些方法：

1. 使用向量化操作：pandas提供了许多向量化操作函数，如apply、map、applymap等，可以对整个dataframe或series进行操作，而不需要使用循环迭代每个元素。这样可以大大提高处理速度。例如，可以使用apply函数将条件函数应用于整个dataframe的某一列，然后返回一个新的列。
2. 使用numpy函数：numpy是一个高性能的数值计算库，可以与pandas很好地配合使用。可以使用numpy的函数来处理dataframe，例如使用np.where函数来实现条件判断和赋值操作，而不需要使用循环迭代每个元素。
3. 使用pandas的内置函数：pandas提供了许多内置函数来处理dataframe，例如isin、between等函数可以用于条件判断和筛选操作。这些函数通常比自定义的条件函数更高效。
4. 使用pandas的查询功能：pandas提供了查询功能，可以使用类似SQL的语法来查询dataframe。可以使用query函数来实现条件查询，而不需要使用循环迭代每个元素。
5. 使用并行计算：如果数据量很大，可以考虑使用并行计算来加速处理。可以使用pandas的并行计算库dask或者使用python的多进程库来实现并行计算。

总结起来，迭代pandas dataframe和应用条件函数的更快方法包括使用向量化操作、numpy函数、pandas的内置函数、查询功能和并行计算。这些方法可以提高处理速度并减少代码量。对于更详细的使用方法和示例，可以参考腾讯云的pandas相关文档和教程。