python - Python Pandas :在groupby/apply的情况下，我们可以避免应用吗？

我听说很多关于熊猫的申请很慢，应该尽量少用。
我这里有个情况：

df = pd.DataFrame({'Date': ['2019-01-02', '2019-01-03', '2019-01-04'],
          'Fund_ID': [9072, 9072, 9072],
          'Fund_Series': ['A', 'A', 'A'],
          'Value': [1020.0, 1040.4, 1009.188],
          'Dividend': [0.0, 0.0, 52.02]})

分组后，我想做一些调整后的加权操作，如下所示：

df['Pct_Change_Adjusted'] = df.groupby(['Fund_ID', 'Fund_Series'], as_index=False) \
                              .apply(lambda x: (x.Value + x.Dividend)/(x.Value.shift()+x.Dividend.shift())  ) \
                              .reset_index(drop=True).values[0]

print(df)

         Date  Dividend  Fund_ID Fund_Series     Value  Pct_Change_Adjusted
0  2019-01-02      0.00     9072           A  1020.000                  NaN
1  2019-01-03      0.00     9072           A  1040.400                 0.02
2  2019-01-04     52.02     9072           A  1009.188                 0.02

这里有没有可以提高工作效率或至少是第二种工作方式的选择！!
注：我说的不是达斯克和其他准分子化，只是纯熊猫。
必修的：
不使用apply计算列apply。

最佳答案

是的，这是100%矢量化使用groupby.pct_change：

(df.Value + df.Dividend).groupby([df.Fund_ID, df.Fund_Series]).pct_change()

0     NaN
1    0.02
2    0.02
dtype: float64

df['Pct_Change_Adjusted'] = (df.assign(Foo=df['Value'] + df['Dividend'])
                               .groupby(['Fund_ID', 'Fund_Series'])
                               .Foo
                               .pct_change())

df

         Date  Fund_ID Fund_Series     Value  Dividend  Pct_Change_Adjusted
0  2019-01-02     9072           A  1020.000      0.00                  NaN
1  2019-01-03     9072           A  1040.400      0.00                 0.02
2  2019-01-04     9072           A  1009.188     52.02                 0.02