python - 当输入是列表时，为什么 pd.df.rolling.aggregate 需要更长的时间？

Question

我正在使用 python 3.8.3 和 pandas 1.1.5。

table_in.T是一个 18 x 209997 的熊猫数据框。window并且periods都设置为12。

以下三行代码分别运行了 9.52s、6.27s 和 5min53s。

rolledsum2_in = table_in.T.rolling(window, min_periods=periods).agg('sum')
rolledmean2_in = table_in.T.rolling(window, min_periods=periods).agg('mean')
rolledsumean_in = table_in.T.rolling(window, min_periods=periods).agg(['sum','mean'])

为什么通过 sum 和 mean 将滚动对象聚合在一起比单独聚合它们需要更长的时间？