如何避免这种熊猫数据帧处理的麻烦

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在不使用iterrows（）的情况下，将以下代码转换为更有效的代码时，需要一些帮助。

for index, row in df.iterrows():
alist=row['index_vec'].strip("[] ").split(",")
blist=[int(i) for i in alist]
for col in blist:
    df.loc[index, str(col)] = df.loc[index, str(col)] +1

上面的代码基本上读取'index_vec'列下的字符串，解析并转换为整数，然后为每个整数将关联的列增加一。输出示例如下所示：

enter image description here

以第0行为例。其字符串值为“ [370，370，-1]”。因此，以上代码将“ 370”列增加了2，将“ -1”列增加了1。输出显示被截断，因此仅显示“ -10”到“ 17”列。

使用iterrows（）处理大型数据帧非常慢。我想获得一些帮助以加快速度。谢谢。