熊猫更有效地合并

Question

我有多个表需要在我的代码中合并，但是所有表都附加了很多“ fluff”列。我当前的表格合并过程如下：

df = pd.merge(df, df2, on=[key])
df = pd.drop([[insert not-needed columns], axis=1)
df = df.rename(columns={'column_x': 'column'})

我还看到人们首先在新的查找表中隔离列：

ref = df2['column1','key']
df = pd.merge(df, ref, on=[key])

在熊猫中，有没有一种更快的方法来执行类似于VLOOKUP（但包括多个列）的操作？

Answer 1

是的，您可以在merge之前对其进行过滤，这应该比在merge之后进行过滤的速度更快

ref = df2[['col1','col2',...., 'coln','key']]
df = pd.merge(df, ref, on=[key])