有几种方法可以潜在地提高代码的性能。以下是一些建议：
使用矢量化：您可以使用矢量化操作一次性计算所有距离，而不是迭代点DataFrame中的每一行。例如，可以将apply方法与lambda函数一起使用，以便将距离计算一次应用于所有行：

def get_distance(row, lines_df):
    ref_line = lines_df.loc[lines_df["line_id"] == row["line_id"]]
    try:
        return row["geometry"].distance(ref_line["geometry"]).values[0]
    except IndexError:
        return -99

points["distance_mp"] = points.apply(lambda row: get_distance(row, df_lines), axis=1)

使用空间索引：如果lines_df DataFrame非常大，则使用空间索引（如R树）可以显著加快距离计算。你可以使用geopandas。sindex模块为lines_df DataFrame创建空间索引：

from geopandas.sindex import RTree

# Create spatial index
index = RTree(lines_df.geometry)

def get_distance(row, index, lines_df):
    # Find nearest line using spatial index
    nearest_line_idx = list(index.nearest(row["geometry"].bounds))[0]
    nearest_line = lines_df.loc[nearest_line_idx]

    try:
        return row["geometry"].distance(nearest_line["geometry"])
    except IndexError:
        return -99

points["distance_mp"] = points.apply(lambda row: get_distance(row, index, df_lines), axis=1)

使用Cython或Numba：如果距离计算是代码中的瓶颈，可以考虑使用Cython或Numba来加快计算速度。这些工具可以将Python代码分别编译为更快的C代码或机器代码。下面是一个使用Numba的例子：

import numba as nb

@nb.jit(nopython=True)
def get_distance(point_lineID, point_GEOM, lines_df, line_lengths):
    min_dist = np.inf
    for i in range(len(lines_df)):
        if lines_df[i]["line_id"] == point_lineID:
            dist = point_GEOM.distance(lines_df[i]["geometry"])
            if dist < min_dist:
                min_dist = dist
                line_length = line_lengths[i]
    return min_dist, line_length

# Precompute line lengths for faster access
df_lines["length"] = df_lines["geometry"].length

# Create array of line lengths
line_lengths = df_lines["length"].values

distances = np.zeros(len(points))
for i in nb.prange(len(points)):
    distances[i], line_length = get_distance(points["line_id"][i], points["geometry"][i], df_lines, line_lengths)
    if distances[i] == -1:
        distances[i] = -99
points["distance_mp"] = distances