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在pandas中使用apply会在数据帧中占用很长时间

的原因是，apply函数会对数据帧中的每一行或每一列应用指定的函数，这种逐行或逐列的处理方式会导致性能较低。当数据量较大时，apply的执行时间会显著增加。

为了提高性能，可以考虑以下几点优化措施：

使用向量化操作：pandas提供了很多向量化操作的函数，如sum、mean、max等，这些函数能够直接对整个数据帧或指定的行列进行计算，避免了逐行或逐列的循环操作，从而提高了执行效率。
使用内置函数替代自定义函数：如果使用apply时传入的是自定义函数，可以尝试使用内置函数替代，因为内置函数通常经过了优化，执行速度更快。
使用并行计算：pandas提供了并行计算的功能，可以通过设置参数n_jobs来指定并行计算的线程数，从而加快处理速度。
数据预处理：在使用apply之前，可以对数据进行预处理，如删除不必要的列、过滤无效数据等，从而减少apply的处理量。
使用其他pandas函数：根据具体需求，可以尝试使用其他pandas函数来替代apply，如map、transform等，这些函数在某些情况下可能比apply更高效。

总之，为了提高在pandas中使用apply的性能，可以采取向量化操作、使用内置函数、并行计算、数据预处理等优化措施。同时，根据具体情况选择合适的函数和方法，以提高代码的执行效率。

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