Как вычислить точечный продукт между каждой строкой из двух столбцов pandas с разреженными векторами

У меня есть фреймворк Pandas с двумя столбцами, каждый из которых содержит разреженный вектор SciPy в каждой строке. Эти векторы представляют собой строки из матриц csr (так что на самом деле они являются матрицами формы 1x8500).

Мне нужно создать еще один столбец, который должен содержать в каждой из своих строк скалярный продукт между векторами из первых двух столбцов той же строки.

Я знаю, как это сделать с apply / map в каждой строке, но это занимает так много времени, когда я работаю с наборами данных с миллионами строк. Есть ли более быстрый способ сделать это для всего фрейма данных?

Помимо скалярного произведения мне также нужно будет вычислить косинусное сходство, но, насколько я понимаю, это может быть получено из скалярных произведений.

Обновление: я не могу поделиться фактическими данными здесь, но вот игрушечный пример (обратите внимание, что на данный момент у меня есть только итоговый фрейм данных):

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2])
col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
mat = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3))
df = pd.DataFrame({'Col_1': [mat.getrow(i) for i in range(3)],
                   'Col_2': [mat.getrow(i)*2 for i in range(3)]})

Я знаю, что могу сделать что-то вроде этого для вычисления скалярного произведения:

df['Col_3'] = df.apply(lambda row: np.dot(row['Col_1'],
                       row['Col_2'].transpose()).toarray()[0][0], axis=1)

Но есть ли более эффективный способ вычислить это Col_3?