Как ускорить медленный код на pandas

Сначала меряю, а не гадаю: %%time по ячейкам, %prun для функций. Почти всегда тормозит одно место. Самые частые: apply(axis=1) и iterrows для того, что пишется колонками, их заменяю на векторные операции, np.where, np.select и map со словарём. Второе: concat в цикле, который даёт квадратичное время, собираю куски в список. Третье: память. Строки с малым числом уникальных значений в category, числа даункастом, usecols при чтении. Четвёртое: фильтровать и агрегировать как можно раньше, а то, что можно, считать в базе. Новую версию сверяю со старой через pd.testing.assert_frame_equal. Если всё это сделано, а данных десятки миллионов строк, переношу тяжёлые join и группировки в DuckDB или Polars.