我也可以在0.13.1上重现它，但是在0.12或0.14（昨天发布）中不会发生此问题，因此在0.13中似乎是一个错误。
因此，也许可以尝试升级您的熊猫版本，因为矢量化方法的应用速度更快（在我的计算机上为5s vs> 1min），并且在0.14上使用更少的峰值内存（200Mb
vs 980Mb，％memit）
使用您的样本数据重复50000次（导致
apply_id450k行的df），并使用@jsalonen函数：
In [23]: pd.__version__ Out[23]: '0.14.0'In [24]: %timeit df_train['Store'].astype(str) +'_' + df_train['Dept'].astype(str)+'_'+ df_train['Date_Str'].astype(str)1 loops, best of 3: 5.42 s per loopIn [25]: %timeit df_train.apply(apply_id, 1)1 loops, best of 3: 1min 11s per loopIn [26]: %load_ext memory_profilerIn [27]: %memit df_train['Store'].astype(str) +'_' + df_train['Dept'].astype(str)+'_'+ df_train['Date_Str'].astype(str)peak memory: 201.75 MiB, increment: 0.01 MiBIn [28]: %memit df_train.apply(apply_id, 1)peak memory: 982.56 MiB, increment: 780.79 MiB
