如何在python Dataframe中提高以下代码的性能，如果可能，请注明复杂度的顺序：

要在Python DataFrame中提高以下代码的性能，可以考虑以下几个方面：

1. 使用向量化操作：尽量避免使用循环，而是使用Pandas提供的向量化操作，如使用apply()函数、map()函数等。这样可以减少循环的次数，提高代码的执行效率。
2. 使用合适的数据结构：选择合适的数据结构可以提高代码的性能。例如，使用Series代替DataFrame中的列，可以减少内存占用和提高计算速度。
3. 使用适当的索引：在DataFrame中使用适当的索引可以加快数据的访问速度。可以使用set_index()函数设置索引，或者使用reset_index()函数重置索引。
4. 避免不必要的复制：在处理DataFrame时，尽量避免不必要的复制操作。可以使用inplace参数来避免复制，或者使用view()函数创建一个视图，而不是复制数据。
5. 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以减少内存占用和提高计算速度。可以使用astype()函数将数据类型转换为更合适的类型。
6. 使用并行计算：对于大规模数据处理，可以考虑使用并行计算来提高性能。可以使用Pandas提供的并行计算库，如Dask、Cudf等。
7. 优化内存使用：可以使用Pandas提供的方法来优化内存使用，如使用category类型、使用压缩格式存储数据等。

复杂度的顺序如下（从高到低）：

1. 使用循环的复杂度为O(n)
2. 使用向量化操作的复杂度为O(1)
3. 使用合适的数据结构的复杂度为O(1)
4. 使用适当的索引的复杂度为O(log n)
5. 避免不必要的复制的复杂度为O(1)
6. 使用合适的数据类型的复杂度为O(1)
7. 使用并行计算的复杂度取决于具体的并行计算库和算法
8. 优化内存使用的复杂度为O(1)

希望以上内容能够帮助到您。