我有两个熊猫数据框，
客户名称数据框：名称
ID Name
9967 Tasia Aldrich
5154 Tinisha Balcom
9780 Lonna Braga
5101 Violette Arneson
7074 Oralee Schertz
4324 Tempie Bristol
7270 Margarita Evens
2087 Jon Woodham
1301 Linwood Wollman
5897 Salvatore Oatis
以此类推
客户产品购买数据框：购买
ID Product
1094 Audio Equipment
5337 Cameras and Camera Equipment
3035 Car Electronics and GPS
7865 Computer Accessories
2126 Desktop Computers and Monitors
8823 Laptops and Notebooks
4987 Lighting Equipment
7920 Smartphones and Mobile Devices
5801 Tablets and E-Readers
8242 Televisions and Television Services
以此类推
现在两个数据框都包含大约1200万条记录，我想根据它们的ID合并它们。我尝试使用传统的熊猫操作：
mergeDF=name.merge(purchase,'left','ID')
完全合并花费了140分钟。我还有其他方法可以优化此方法吗？
第二部分：
我还试图在新合并的数据框中创建一个称为“键”的列，其定义为：
mergedDF['key']=mergedDF.apply(lambda x: x.ID+'&'+x.Product,axis=1)
这又需要花费大量时间。有什么建议吗？ 我是python的新手，所以任何建议都将对您有所帮助。