Каждая строка в кадре данных Pandas содержит координаты широты / долготы в 2 точки. Используя приведенный ниже код Python, вычисление расстояний между этими двумя точками для многих (миллионов) строк занимает очень много времени!

Учитывая, что эти 2 точки находятся на расстоянии менее 50 миль друг от друга и точность не очень важна, возможно ли ускорить расчет?

from math import radians, cos, sin, asin, sqrt
def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    Calculate the great circle distance between two points 
    on the earth (specified in decimal degrees)
    """
    # convert decimal degrees to radians 
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])
    # haversine formula 
    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
    c = 2 * asin(sqrt(a)) 
    km = 6367 * c
    return km


for index, row in df.iterrows():
    df.loc[index, 'distance'] = haversine(row['a_longitude'], row['a_latitude'], row['b_longitude'], row['b_latitude'])