如何用最快方式将一个DataFrame的值替换为另一个DataFrame的值？

现有两个DataFrame：
df1结构：

class     val
12        1271
12        1271
34        142
34        142

df2结构：

class  val
12     123
34     141
69     667

需求：将df1的val替换为df2中对应class的val，最终结果如下：

class     val
12        123
12        123
34        141
34        141

你当前用的merge方法可行，但步骤繁琐且不是最优解，最快的实现方式是用map方法：

# 直接通过class映射df2中的val值
df1['val'] = df1['class'].map(df2.set_index('class')['val'])

• df2.set_index('class')['val']生成以class为索引、val为值的Series，本质是键值对结构
• map方法遍历df1的class列，逐个匹配对应的值替换原val列，全程无中间表生成，操作轻量化
• 相比merge方法，map避免了表连接、列重命名、删除列等冗余步骤，数据量越大，性能优势越明显

执行上述代码后，df1的val列会被正确替换为df2中对应class的数值，与预期结果完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Devarshi Goswami