как использовать контекст внутри Сервиса?

С Python 3.6+ f-строки обеспечивают хорошую производительность:

df['ID'] = df['ID'].apply(lambda x: f'{x:0>15}')

Для дополнительного ускорения вы можете использовать понимание списка вместо pd.Series.apply.

Некоторые бенчмаркинга на Python 3.6 / Pandas v0.19.2:

df = pd.concat([df]*1000)

%timeit df['text1'].apply(lambda x: f'{x:0>15}')        # 4.77 ms per loop
%timeit df['text1'].astype(str).str.zfill(15)           # 16.8 ms per loop

%timeit [f'{x:0>15}' for x in df['text1'].values]       # 4.69 ms per loop
%timeit [str(x).zfill(15) for x in df['text1'].values]  # 17.6 ms per loop

x = df['text1'].apply(lambda x: f'{x:0>15}')
y = df['text1'].astype(str).str.zfill(15)

assert (x == y).all()