根据 R 中第一个数据集的值向量化来自不同数据集的变量的新变量添加

我有一个数据集"df"，包含许多观察结果和多个变量，包括一些邮政编码(在某些情况下重复多次)和一个不同的数据集"df2"，其中包含这些邮政编码的坐标.我想用这些邮政编码的坐标向我的第一个数据集"df"添加两个新变量，但是，考虑到我拥有的大量数据，循环需要的时间太长了.我想知道我是否可以在保持数据帧 struct 的同时，以某种方式对其进行矢量化，而不转换为矩阵.我附上了我想要实现的一个简化版本.

# This dataset has my variables (removed the rest for simplicity)
df <- data.frame(pc = c("00001", "00002", "00003", 
                        "00001", "00002", "00003", 
                        "00001", "00002", "00003"))
     pc
1 00001
2 00002
3 00003
4 00001
5 00002
6 00003
7 00001
8 00002
9 00003

#This dataset holds the coordinates
df2 <- data.frame(pc = c("00001", "00002", "00003"),
                 lat = c(1, 2, 3),
                 long = c(4, 5, 6))
     pc lat long
1 00001   1    4
2 00002   2    5
3 00003   3    6

#This is the dataset I need
good.df <- data.frame(pc = c("00001", "00002", "00003", 
                             "00001", "00002", "00003", 
                             "00001", "00002", "00003"),
                      lat = c(1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3),
                      long = c(4, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6))
     pc lat long
1 00001   1    4
2 00002   2    5
3 00003   3    6
4 00001   1    4
5 00002   2    5
6 00003   3    6
7 00001   1    4
8 00002   2    5
9 00003   3    6 

我已经寻找解决办法很长时间了，但考虑到我不知道如何恰当地提出这个问题，我至今没有成功.我真的很想在这里得到一些指导.

非常感谢.