可以使用pandas的merge函数来实现两个DataFrame之间的匹配。不需要为DF1中的每一行进行循环，merge函数可以自动根据指定的列将两个DataFrame进行匹配。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 5], 'C': ['x', 'y', 'z']})

# 使用merge函数进行匹配
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')

print(df_merged)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  a  x
1  3  c  y

在上述代码中，我们首先创建了两个示例DataFrame df1和df2。然后使用merge函数将它们进行匹配，指定了"on='A'"表示按照列A进行匹配，"how='inner'"表示使用内连接，即只保留两个DataFrame中都存在的匹配项。最后将匹配结果保存到df_merged中，并打印输出。

通过使用merge函数，我们可以避免为DF1中的每一行进行循环，而是直接对整个DataFrame进行匹配操作。