我有一个CSV文件，其中有一列id。我创建了一个新的列（m0），其内容来自一个以id作为参数的HTTP调用：

d['m0'] = d['id'].apply(lambda id: pd.read_json(f"http://localhost:3000/{id}").get('H', {}).get('M0', "X"))

我还需要以类似的方式创建列m1和m2。

d['m0'] = d['id'].apply(lambda id: pd.read_json(f"http://localhost:3000/{id}").get('H', {}).get('M0', "X"))
d['m1'] = d['id'].apply(lambda id: pd.read_json(f"http://localhost:3000/{id}").get('H', {}).get('M1', "X"))
d['m2'] = d['id'].apply(lambda id: pd.read_json(f"http://localhost:3000/{id}").get('H', {}).get('M2', "X"))

但是HTTP调用非常昂贵而且速度很慢（我有相当多的数据）。

有没有办法将所有三个调用合并为一个？，知道对于给定的id，我得到的JSON结构是

"H": {
  "M0": "sjkdhfjkshd",
  "M1": "isudfyfsdif",
  "M2": "azednbzaebe"
}