避免使用嵌套的 .apply() 方法，可以使用一些替代方法，如使用 .map() 或 .transform() 方法。

例如，在使用 Pandas 的 DataFrame 时，可以使用 .apply() 方法对每一行或每一列进行操作。如果需要对行和列同时进行操作，可以使用 .apply() 方法嵌套，但这样会导致运行时间增加。

下面是使用 .map() 方法来替代嵌套 .apply() 方法的示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': range(5), 'B': range(5)})
def func(x):
    return x ** 2

# 使用嵌套 apply() 方法
df['C'] = df.apply(lambda row: row.apply(lambda x: func(x)), axis=1)

# 不使用嵌套 apply() 方法
df['C'] = df['A'].map(func)
df['D'] = df['B'].map(func)

在这个示例中，使用 .map() 方法分别对列 A 和列 B 进行平方操作，并将结果保存在列 C 和列 D 中。可以看到，使用 .map() 方法比嵌套 .apply() 方法更加简洁和高效。