Python 将值从小数据帧映射到大数据帧

我有两个数据帧。 DF1：

DF2:初始数据帧由前三列组成，我必须生成名为New_Value的第四列。

Page      LineNum      Word    New_Value
1          1            g1      0.5
1          1            g2      0.5
1          1            g3      0.5
1          1            g4      0.5
1          2            g5      0.6
1          2            g6      0.6
1          3            g7      0.7
1          3            g8      0.7
...

我必须生成DF2的第四列，它实际上是从DF1的唯一“Page”和“LineNum”值映射而来的。在DF2中，仅根据DF1中关于“Page”和“LineNum”的唯一值重复这些值

我目前正在通过for循环执行此操作：

    for index, row in DF1.iterrows():
        DF2.ix[((DF2['Page'] == row['Page']) & (DF2['LineNum'] == row['LineNum'])),['New_Value']] = row['Value']

这工作非常好，但两个数据帧都非常大。所以我需要一些优化的函数，可能是使用groupby和lambda，但无法设计出精确的函数

请建议一个没有For循环的优化版本。 请评论，如果有什么其他我需要解释这一点。 我正在使用Python3和pandas。

我认为需要左连接：

df = (df2.merge(df1.rename(columns={'Value':'New_Value'}),
                on=['Page','LineNum'], how='left'))
print (df)

   Page  LineNum Word  New_Value
0     1        1   g1        0.5
1     1        1   g2        0.5
2     1        1   g3        0.5
3     1        1   g4        0.5
4     1        2   g5        0.6
5     1        2   g6        0.6
6     1        3   g7        0.7
7     1        3   g8        0.7

df = (df2.merge(df1.rename(columns={'Value':'New_Value'}),
                on=['Page','LineNum'], how='left'))
print (df)

   Page  LineNum Word  New_Value
0     1        1   g1        0.5
1     1        1   g2        0.5
2     1        1   g3        0.5
3     1        1   g4        0.5
4     1        2   g5        0.6
5     1        2   g6        0.6
6     1        3   g7        0.7
7     1        3   g8        0.7