为什么在DataFrame上应用函数(使用"apply")要比在Series上应用快得多？

在DataFrame上应用函数（使用"apply"）要比在Series上应用快得多的原因是因为DataFrame是由多个Series组成的二维数据结构，而Series是一维数据结构。当我们在DataFrame上应用函数时，该函数会同时作用于每个Series，实现了并行处理，从而提高了处理速度。

具体来说，DataFrame上的"apply"函数可以指定轴的方向，可以按行或按列进行函数的应用。当按行应用函数时，函数会逐行处理每个Series，然后将结果合并为一个新的Series，最后将所有新的Series合并为一个新的DataFrame。这种并行处理的方式可以充分利用多核处理器的优势，提高计算效率。

而在Series上应用函数时，函数会逐个元素地作用于Series的每个元素，然后返回一个新的Series。由于Series是一维数据结构，无法进行并行处理，只能按顺序逐个元素地处理，因此处理速度相对较慢。

总结起来，DataFrame上应用函数（使用"apply"）比在Series上应用快得多的原因是并行处理的优势。在处理大规模数据时，尤其是需要对多个列进行计算或处理时，使用DataFrame上的"apply"函数可以显著提高计算效率。

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