在一列 pandas 上加入带有 if 条件的聚合

Question

我有一个看起来像这样的熊猫数据框：

id	year	month	day	hour	timestamp	location_statindex
TP6045276120589011	2022	09	01	02	2022-09-01 02:01:23	1
TP6031280073133032	2022	12	16	01	2022-12-16 01:48:42	1

大约有 300.000 行。
有类型

id                             object
year                           object
month                          object
day                            object
hour                           object
timestamp                      datetime64[ns]
location_statindex             object
dtype: object

现在我创建一个新列，其中包含每一行的元素，例如：
1\2022\09\01\02
使用此代码：
df['folder_path'] = df[['location_statindex', 'year', 'month', 'day', 'hour']].agg('\\'.join, axis=1)
问题现在是否可以更改聚合，以便 location_statindex 的值是一个不同的字符串，具体取决于 if 条件。
像这样：

location = '2'
if location in ['1','2','3','4']:
    location = f'Platz_optimiert_{location}'
elif location in ['5','6']:
    location = f'KSPlatz_{location}'
else:
    location = f'Platz_optimiert_TEF_{location}'

预期产出是同一数据框中的一个新列，其中包含来自相应行元素的连接字符串。例如，第一行的以下字符串。 'Platz_optimiert_1\2022\09\01\02'

我已经有一个解决方案，它使用 pandas 的 apply 函数和一个包含 if 块的自写函数。但是考虑到数据帧的大小，我想尝试减少必要的时间。聚合是否比应用更快？