适用于数据框的功能的怪异速度时间

Question

我编写了一个函数，用于基于TFIDF（术语频率-逆文档频率）矢量化器从文本系列中为每个用户获取最相关的标签。

def get_tfidf_token(user_id) : 
v = sorted(zip(tfidf_feature_names, U2tfifd[user_id].flatten().tolist()), key=lambda x: -x[1])[:15]
tags = [words for words, values in v]
return tags

当我测试我的功能时，它似乎运行良好且快速，如：

%%time
get_tfifd_token(8)

返回60毫秒

我尝试为每个用户计算该功能

interactions_full_df["tags"] =  interactions_full_df["user_id"].apply(lambda x : get_tfidf_token(x))

根据当时的情况，我有1k用户，所以60ms * 1000 = 1min，但是代码花费了30分钟以上。

有人可以向我解释为什么吗？