根据相似的列值乘以单独的 pandas 数据框中的列

假设我有 2 个数据框

df1 = pd.DataFrame({'alpha': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'], 
                    'number': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]})
  alpha  number
0     A       1
1     A       2
2     A       3
3     B       4
4     B       5
5     B       6
6     C       7
7     C       8
8     C       9

df2 = pd.DataFrame({'alpha': ['A', 'B', 'C'],
                    'mult': [2, 3, 4]})    
  alpha  mult
0     A     2
1     B     3
2     C     4

我想创建一个第三个数据帧，它将根据特定的 alpha 值将 df1 中的所有值乘以 df2 中相应的“mult”值。解决方案如下所示：

alpha  soln
0     A     2
1     A     4
2     A     6
3     B    12
4     B    15
5     B    18
6     C    28
7     C    32
8     C    36

关于如何轻松做到这一点有什么建议吗？

我能想到的第一件事是合并两个数据帧，然后与合并的数据帧进行乘法：

tmp = df1.merge(df2)

tmp
#   alpha  number  mult
# 0     A       1     2
# 1     A       2     2
# 2     A       3     2
# 3     B       4     3
# 4     B       5     3
# 5     B       6     3
# 6     C       7     4
# 7     C       8     4
# 8     C       9     4

df1.soln = tmp.number * tmp.mult

这是可行的，尽管我确实觉得应该有一种更简单的一步法。

编辑-这是一种在一行中执行此操作的方法：

df1.soln = (df1.set_index("alpha").number * df2.set_index("alpha").mult).values

编辑2 - 这是另一句话，类似于@scott-boston 的评论：

df1.soln = df1.merge(df2).assign(soln=lambda df: df.number * df.mult).soln