Я пытаюсь преобразовать столбец в моем Pandas DataFrame из USD в EUR.У каждой записи своя дата, поэтому нужен другой коэффициент конверсии.Проблема в том, что DataFrame содержит более 200 миллионов строк, поэтому он должен быть максимально эффективным.У кого-нибудь есть идеи, как это сделать эффективно?Я пробовал это, но, кажется, это очень медленно:
from easymoney.money import EasyPeasy
ep = EasyPeasy()
df['money_eur'] = df.apply(lambda x: ep.currency_converter(x['money_usd'], 'USD', 'EUR', date=x['date'].strftime('%d/%m/%Y')), axis=1)