在熊猫中使用isin的最快方法

Question

我有两个带有ID列的csv，其中第一个csv中的ID是第二个csv中ID的子集。 为了节省空间，在读取第一个csv之后，我试图仅读取第二个csv中出现在第一个csv中的行，如下所示：

chunker = pd.read_csv(t_path)

df = pd.DataFrame()
for chunk in chunker:
    # keep_ids is a series of ids from previous table
    temp = chunk[chunk['Id'].isin(keep_ids)]
    df = df.append(temp, ignore_index=True)
df.reset_index()

我正在处理的文件多达30个演出，因此这可能有点慢。 有没有更快的方法来找到适当的ID（可能使用索引）？

编辑1：将块的索引设置为等于id列，然后仅保留与keep_ids成功合并的行，是否很快？

Answer 1

也许是这样的：

chunker = pd.read_csv(t_path, iterator=True, chunksize=1000)
df = pd.concat(chunk[chunk['Id'].isin(keep_ids) for chunk in chunker ])