如何提高这段代码的运行速度？

手头有一些数据，需要统计某几个指定字段，与标准字段数值的比较。统计超过标准值的字段个数。
大致数据格式如下：

我的代码如下：（个人觉得有更快速的方法来解决）

def cal(x):
    cnt = 0
    for i in data.columns[:5]:
        if x[i] > x['ZB']:
            cnt +=1
    return cnt
data['XX'] = data.apply(cal,axis=1)

结果1000行的数据，运行起来貌似偏慢了点，要0.2秒左右。。
想请教下高手，有没办法可以提高效率？
如用np.where等方法来处理。。（主要考虑到以后如果有100W+的数据，不是得跑很久。。）

怎么弄都是那样了，尽量少转换，少生成新变量呗……
不过，何不开多线程呢？
把需要处理的项目分成一行行来处理，多行就多个线程同时统计，最后再把统计的结果相加。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=15) # 最大线程数设置

def cal(x):
    cnt = 0
    for i in data.columns[:5]:
        if x[i] > x['ZB']:
            cnt +=1
    return cnt
data['XX'] = data.apply(cal,axis=1)

parms = [1,2,3……] # 参数列表
rets = list()
gen = pool.map(cal, parms) **# 加入线程池，返回gen是一个iterators
rets.extend(list(gen)) # 这样rets就是每一行的统计结果cnt了
cnt = 0
for i in rets: 
    cnt += i
pool.shutdown() # 关闭线程池（确保你不要再用线程的地方）
# 这里你自己想办法生成参数列表parms，比如说range(min_row, max_row + 1)，那么就是parms = [i for i in range(min_row, max_row + 1)]
# 把parms作为参数传递进cal函数，那么cal(1)就是第一行，cal(2)就是第二行了……以此类推。用多线程，少量任务时不见得更快，但很多数据还是好使的
# PS：map()接收一个函数 f 和一个list(或多个 list,但list个数与f函数的参数个数必须相等)，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 iterators 并返回。

不大懂你的data['XX'] = data.apply(cal,axis=1)是什么……

要不就还是你原来的代码，但是加上jit，变成这样试试

from numba import jit

@jit
def cal(x):
    cnt = 0
    for i in data.columns[:5]:
        if x[i] > x['ZB']:
            cnt +=1
    return cnt
data['XX'] = data.apply(cal,axis=1)

原来请教过别人，给我的代码比较简单，就一行。但是时间更慢：

 data['XX'] = data.apply(lambda a:sum(a[a.columns[:5]]>a['ZB']),axis =1)

python本身就是解释语言，怎么写都慢，用cython编写模块调用，或者干脆用别的语言计算好了把结果写到文件，python直接用