Lento

la vista queda asi
@api_view(['GET'])
def PresupuestoAnalisisView(request, entidad:int,periodo:int, hasta:str):

    if request.method == "GET":
        start = timer()
        hasta = datetime.strptime(hasta, "%Y-%m-%d")
        ep = validar_ep(entidad, periodo)
        if ep==0:
            return Response("Datos incorrectos", status=400)

        ipat, epat, ipro, eprp = analisis(ep,hasta)
        respuesta = {
            "ipat":ipat.to_dict(orient='records'),
            "epat":epat.to_dict(orient='records'),
            "ipro":ipro.to_dict(orient='records'),
            "epro":eprp.to_dict(orient='records')}
        end = timer()
        print(end - start)
        return Response(respuesta)

def analisis(entiper:int, hasta):
    #TODO validar ep & fechas
    ingresos_patrimoniales = get_grupo(entiper,hasta,1)
    egrssos_patrimoniales = get_grupo(entiper,hasta,1)
    ingresos_propios = get_grupo(entiper,hasta,3)
    egresos_propios = get_grupo(entiper,hasta,4)
    return ingresos_patrimoniales, egrssos_patrimoniales, ingresos_propios, egresos_propios

def get_grupo(entper,hasta, tipo):
    def sumar_condicional(row, campo):
        codigo = row['codigo']
        suma = df.loc[df['codigo'].str.startswith(codigo), campo].sum()
        return suma

    df = pd.DataFrame(get_qs_grupo(entper,hasta,tipo))
    campos = ["ingreso", "egreso", "debitos", "creditos", 'realizado']
    df[campos] = df[campos].apply(pd.to_numeric)

    df['ingreso'] = df.apply(lambda row: sumar_condicional(row, 'ingreso'), axis=1)
    df['egreso'] = df.apply(lambda row: sumar_condicional(row, 'egreso'), axis=1)
    df['realizado'] = df.apply(lambda row: sumar_condicional(row, 'realizado'), axis=1)
    df = df.drop(df[(df['ingreso'] == 0) & (df['egreso'] == 0) & (df['realizado'] == 0)].index)
    df['presupuestado'] = df['egreso']-df['ingreso']
    df['creditos'] = df.apply(lambda row: sumar_condicional(row, 'creditos'), axis=1)
    df['debitos'] = df.apply(lambda row: sumar_condicional(row, 'debitos'), axis=1)

    df['diferencia'] = abs(df['presupuestado']) - abs(df['creditos'])
    df['porcentaje'] = df.apply(lambda x:  x['creditos'] *100 / x['presupuestado']  if x['presupuestado'] !=0 else 0 , axis=1)
if tipo==1:
        pass
    if tipo==2:
        pass
    if tipo==3:
        #Toma cuentas de ganancias, que tengan presupuesto o realizado (una de las dos, o las dos)
        #El presupuestado va a salir de egresos – ingresos, y debería ser siempre un valor negativo (coincidiendo con el realizado negativo)
        df['presupuestado'] = df['egreso']-df['ingreso']
        df['sgn_reslizado'] = df.apply(lambda x:  True  if x['realizado']<=0 else False , axis=1)
        df['sgn_presupuestado'] = df.apply(lambda x:  True  if x['presupuestado']<=0 else False , axis=1)
        df['marca_1'] = df.apply(lambda x:  True  if x['realizado']<x['presupuestado'] else False , axis=1)
        df['marca_2'] = df.apply(lambda x:  True  if np.signbit(x['realizado'])!=np.signbit(x['presupuestado']) else False , axis=1)
        df['marca_3'] = df.apply(lambda x:  True  if abs(x['presupuestado'])>0 else False , axis=1)
    elif tipo==4:
        df['presupuestado'] = df['egreso']-df['ingreso']
        df['sgn_reslizado'] = df.apply(lambda x:  True  if x['realizado']>=0 else False , axis=1)
        df['sgn_presupuestado'] = df.apply(lambda x:  True  if x['presupuestado']>=0 else False , axis=1)
        df['marca_1'] = df.apply(lambda x:  True  if x['realizado']>x['presupuestado'] else False , axis=1)
        df['marca_2'] = df.apply(lambda x:  True  if np.signbit(x['realizado'])!=np.signbit(x['presupuestado']) else False , axis=1)
        df['marca_3'] = df.apply(lambda x:  True  if abs(x['presupuestado'])<0 else False , axis=1)

    df = df.fillna(0.0000)
    df = df.round(decimals=2)
    return df