我想根據(jù)條件以有效的方式將兩個(gè)數(shù)據(jù)幀 df1 和 df2 相乘。df1:df1 = pd.DataFrame(columns=['user_id', 'gender', 'value_1', 'value_2', 'value_3'], data = [[112,0,50,60,70], [73,10,20,40,55],[61, 0, 15, 30, 45]])    user_id   gender   value_1   value_2   value_30   112       0         50         60        701   73        10        20         40        552   61        0         15         30        45df2:df2 = pd.DataFrame(columns=['gender', 'value_1', 'value_2', 'value_3'], data = [[2, 3, 5, 0], [4, 6, 7, 10]])          value_1    value_2    value_3    gender0         2          3          5          01         4          6          7          10我想將 df1 的 value_1、value_2、value_3 列乘以 df2，其中性別列在兩個(gè)數(shù)據(jù)幀中都匹配。我已經(jīng)按照以下方式完成了此操作并且效果很好：val_cols = ['value_1', 'value_2', 'value_3']df1.loc[df1.gender==0, val_cols] *= df2[df2.gender==0][val_cols].values[0].tolist()df1.loc[df1.gender==10, val_cols] *= df2[df2.gender==10][val_cols].values[0].tolist()但這僅適用于性別列只有幾個(gè)值的情況，在這種情況下它只能是 0 和 10。但是如果性別有更多不同的值怎么辦？ 如果 df2 中的性別值和相應(yīng)的記錄數(shù)量較高，是否有更好的方法來(lái)做到這一點(diǎn)？ PS：我的真實(shí)數(shù)據(jù)幀非常大，因此我無(wú)法使用 apply 或 map 函數(shù)。