apply是pandas库中的一个函数，可用于对DataFrame或Series对象中的元素进行函数运算。通过apply函数，可以将用户自定义的函数应用到每一行或每一列的元素上，从而实现批量的数据处理。
使用apply函数可以帮助提高Python的效率，原因如下：
1. 减少循环次数：apply函数内部会自动进行循环操作，避免了使用for循环对每个元素进行逐个操作，从而减少了循环次数，提高了效率。
2. 简化代码：通过apply函数，可以将复杂的数据处理逻辑封装在一个函数中，然后通过一行代码调用该函数，大大简化了代码结构和代码量。
3. 并行运算：apply函数支持并行运算，可以利用多核处理器的特性，实现多个元素之间的并行计算，提高了数据处理的速度。
4. 内置优化：pandas库针对apply函数进行了优化，通过底层C语言的实现，加快了数据处理的速度。
综上所述，apply函数的使用可以帮助提高Python的效率，特别是在处理大规模数据时，能够更快速地完成数据处理任务。