Python 优化内存分配/寻找更高效的内存分配方式

我希望在改进连接方面得到帮助，该连接将接收越来越大的数据。我们有两个数据集temp1：

Muid advertiserid content 

1     100          1

1     100          2

1     100         56

1     101         1

1     101         34

and temp2 as:

Muid advertiserid content  approved

1     100          1        1

1     101          1        0

1     100         56        0

1     200         1         1

1     100         2         1

目标是根据muid内容和广告客户ID的链接，将表1的用户填充为已批准或未批准的用户。 现在，我将这两个数据帧合并为：

recos=pd.merge(temp1,temp2,how='left',left_on=['muid','content','advertiserid'],right_on=['muid','content','advertiserid'])

早些时候，这个连接执行得很好，但随着输入的大小（尤其是temp1）的增长，当前有数百万行，这给了我执行时的内存错误

有人能给我一个更好的方法来完成这项任务吗