Медленная вычисляющая функция присваивания в Python

Я пытаюсь назначить учетные записи торговым представителям на основе нескольких критериев, используя таблицу поиска и несколько переменных измерений (штат, страна, подразделение и т. д.)

В справочной таблице есть столбец для каждого из входных данных (Страна, штат, подразделение, вертикаль, фокус), а также столбец для человека, которого следует назначить. в таблице назначений ~ 2400 строк.

Я передаю функцию каждой строке своих данных, используя df.apply и лямбда-функцию в строке.

Код, который я вставил ниже, работает, но для расчета 300 тыс. строк требуется больше часа. Я ищу в основном общее направление, чтобы сделать расчет более эффективным. Я чувствую, что должен попытаться векторизовать поиск, но:

1. Я не уверен, как это сделать.
2. Я не уверен, возможно ли это с одноразовыми операторами if в функции.

Код выглядит следующим образом:

# Assigns accounts to reps based on their current status, country, state, division,
# & vertical. Slightly different rules used for Acute Enterprise, as they don't
# have AM's and Sales broken out
def assign_accounts (cust_type, record_type, top_vert_arr, country, state, division, vertical, top_parent, opp_owner):

    if top_parent == 'INACTIVE - DO NOT CALL':
        return 'Joe Schmoe'

    # Check on whether the customer has joined in the last 6 months
    elif opp_owner == opp_owner:
        return opp_owner


    elif (vertical == 'Acute') & (division == 'Enterprise'):
        try:
            rep_name = assign.loc[(assign['country'] == country) &
                                (assign['state'] == state) &
                                (assign['division'] == division) &
                                (assign['vertical'] == vertical) &
                                (assign['product'] == 'Learning')]
            return rep_name['rep'].iloc[0][:]

        except:
            return 'No Map1'

    # All non-customers going to New Sales reps
    elif (top_vert_arr == 0) :
            try:
                rep_name = assign.loc[(assign['country']== country) &
                            (assign['state'] == state) &
                            (assign['division'] == division) &
                            (assign['vertical'] == vertical) &
                            (assign['focus'] == 'New')]
                return rep_name['rep'].iloc[0][:] # returns name as text
            except:
                return 'No Map5'        

    # All customers going to Account Manager assignment 
    else:
        try:
            rep_name = assign.loc[(assign['country']== country) &
                            (assign['state'] == state) &
                            (assign['division'] == division) &
                            (assign['vertical'] == vertical) &
                            (assign['focus'] == 'AM')]
            return rep_name['rep'].iloc[0][:] # returns name as text
        except:
            return 'No Map3'


#New rep assignments added to data
accounts['new_assignment'] = accounts.apply(lambda row : assign_accounts(row['type'], row['record_type'], row['top_vert_arr'], row['country'], row['bill_state'], row['division'],
                            row['short_final_vertical'], row['top_parent'], row['opp_owner']), axis = 1)

Любая направленная помощь здесь будет очень признательна.