Python 如何有效地将函数应用于大熊猫系列？

我有一系列时间示例，其开始日期为unix时间。每个时间样本为x*1/512，因此时间戳0=0，时间戳2=1/512或0.00195，时间戳3=2/512或0.0039。我需要将开始日期偏移量添加到所有值，并将结果转换为本地时间PST。我有以下几点

times = np.arange(0, 3600, 1/512)
tz = 'US/Pacific'
offset = 1569603352 # 2019-09-27 09:57 (or something similar)
srs = pd.Series(times)
srs.apply(lambda t: pd.to_datetime(offset + t, unit='s', utc=True) \
                      .tz_convert(tz))

有什么办法可以加快速度吗？我有一堆功能强大的GPU和大约50个线程，因此可以使用多线程或处理。

我将通过删除应用来加快速度

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不要使用apply。找出如何使用熊猫例程来实现这一点。

pd.to_datetime(offset + srs, unit='s', utc=True).dt.tz_convert(tz)