Pandas：別のデータフレームのインデックスに基づいて列を更新する

Question

データフレーム内の複数の列を、別のdf（両方のdfsに 'KEY'列があります）に乗算係数を使用して更新します。これを達成することはできましたが、数百万のレコードがあるので、処理時間がかかります。もしあれば、より最適なソリューションを探してください。

ダミーdfsを使用して私のシナリオを説明しましょう。私は今、私はKEYに基づいて、以下のdf2データフレームからフェッチ要因によってcol2とcol3を変更したい

In [8]: df1 
Out[8]: 
    KEY col2 col3 col4 
0 1  1 10  5 
1 2  7 13  8 
2 1 12 15 12 
3 4  3 23  1 
4 3 14  5  6 

以下のようにデータフレームDF1を持っています。

In [11]: df2 
Out[11]: 
    FACTOR 
KEY   
1  100 
2  3000 
3  1000 
4  200 
5  50 

私は必要なものを達成するために以下のループを使用しています。

In [12]: for index, row in df2.iterrows(): 
      df1.loc[(df1['KEY']==index), ['col2', 'col3']] *= df2.loc[index]['FACTOR'] 

In [13]: df1 
Out[13]: 
    KEY col2 col3 col4 
0 1 100 1000  5 
1 2 21000 39000  8 
2 1 1200 1500 12 
3 4 600 4600  1 
4 3 14000 5000  6 

これは機能します。しかし、私の実際のデータには数百万のレコードがリアルタイムで入っており、入ってくるデータの各バッチを完了するまでに約15秒かかります。

c=df1.merge(df2,on="KEY") 

Cのデータフレームは、今ある「FACTOR」の列が含まれます：forループマージを使用する必要があります

Answer 1

O(n)複雑でそれをやっているように見えるので、私はよりよい解決策を探していますあなたがインデックスされ、あなたが使用できるフィールドの一つが合併する場合

を達成したい結果：

c=df1.merge(df2,left_on="KEY",right_index=True)