有没有一种方法可以优化iterrows（）？

Question

为了比较两个不同数据框中的列，我使用了一个嵌套的for循环，但是它非常慢并且需要太多时间。有没有更优化的方式来做到这一点。

我看了多篇文章并尝试了解决方案，但似乎都没有用。

df = pd.DataFrame({'index':[1,2,3,4,5,6,7],'value':[2,3,4,5,6,7,8]},columns=['index','value'])
df2 = pd.DataFrame({'index':[1,2,3,4,5,6,7],'value':[2,3,4,5,6,7,8]},columns=['index','value'])

for i,_ in df.iterrows():
    for j,_ in df.iterrows():
        if str(df.iloc[i,1]) == str(df2.iloc[j,1]):
            print(df.iloc[i,0])

我想优化此代码，并希望可以在此处输入代码