Python 检查数据帧中的ID是否存在于另一个数据帧中的最快方法

我有大熊猫数据帧（大约一百万行）和id-s列表（数组长度为100000）。对于df1中的每个id，我必须检查该id是否在我的列表中（称为

special

），并相应地标记它：

df['Segment'] = df['ID'].apply(lambda x: 1 if x in special else np.nan)

问题是，这是非常缓慢的，因为对于百万id-s lambda表达式，检查该id是否在100000个条目的列表中。有没有更快的方法来实现这一点？

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用于：

我们还可以使用：

或

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或

 df['Segment'] = df['ID'].isin(special).astype(int)

df['Segment'] = df['ID'].isin(special).view('uint8')

df['Segment'] = np.where(df['ID'].isin(special),1 ,0)