Преобразования в нескольких столбцах в кадре данных Pandas ⇐ Python

[Anonymous]

Используя фреймворк pandas в Python, мне нужно применить преобразование к 4 столбцам таблицы.
Преобразование довольно простое:

• Извлечение временной метки Unix
• Преобразование временной метки Unix в дату и время
• Преобразование даты и времени в местный часовой пояс

Ниже приведен мой текущий код для применения преобразования:

Код: Выделить всё

for col in ['Col1', 'Col2', 'Col3', 'Col4']:
df[col] = df[col].str.extract(r'\(([^\)]+)\)', expand=False)
df[col] = pd.to_datetime(df[col],unit='ms').dt.tz_localize('UTC').dt.tz_convert('Australia/Sydney').dt.strftime('%d/%m/%Y')

Поскольку я новичок в Python и Pandas, мне хотелось бы понять, каков наиболее оптимальный метод достижения этой цели?
Казалось бы, текущий код не совсем оптимизирован, так как нам приходится выполнять преобразование в 2 этапа, каждый раз перебирая все строки.
Я видел много вопросов здесь, где метод apply использовался для итеративной обработки данных в столбцах с помощью частной функции или встроенной лямбда-функции.
Попробовав этот подход, я столкнулся со многими проблемами, в основном связанными с:

• неоднозначными результатами данных
• лямбда или сбой частной функции из-за проблем с NaN

Основные вопросы:

• Как можно обрабатывать встроенные преобразования столбцов в нескольких
  столбцах с помощью метода apply (т. е. как мы можем реплицировать мой код с помощью метода apply)
  
  Каков наиболее оптимальный и эффективный метод применения преобразований к данным в Pandas

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/787 ... -dataframe