慢速和快速熊猫函数（在两列中添加字符串）

Question

当执行类似（看似简单）的操作时，我曾多次观察到熊猫函数速度的巨大差异。 例如，在下面的三个中，前两个在具有几百万行的数据集上使用时速度非常慢，而最后一个在几秒钟内执行（这些解法取自String concatenation of two pandas columns：

        df["C"] = df[["A", "B"]].agg("/".join, axis = 1)
        df = df.assign(C = df.apply(lambda row: row.A + "/" + row.B, axis = 1))
        df["C"] = df.A + "/" + df.B

这带来了一个实际问题：在较大的样本上尝试（可能由其他人尝试）时，在较小的数据样本上测试的代码可能效率极低。

是否有 slow 和 fast 熊猫函数列表？也许我不了解有关熊猫如何处理数据的一些基本事实？