我认为解释不太正确。根据您的代码尝试，我怀疑您的意思是：
对于df1的每一行i（对于所有字段(a, b, c)）与df2的行j匹配，则用df2.loc[j, 'c']替换df1.loc[i, 'a']。
如果这是对你的问题的正确解释，那么：
首先，使用行值的tuple作为行的UID比字符串串联更安全：想象一行'_', 'foo', 'bar'和另一行'_', 'fooba', 'r'--它们肯定是不同的。tuple的第二个优点是它可以处理其他类型，而不仅仅是字符串。例如：

df1['UID'] = df1[['a', 'b', 'c']].apply(tuple, axis=1)
df2['UID'] = df2[['a', 'b', 'c']].apply(tuple, axis=1)

然后，通过在UID上合并可以获得预期结果：

df = df1.assign(
    a=df1.merge(
        df2[['UID', 'c']], on='UID', how='left',
        suffixes=['', '_y'])['c_y'].fillna('None')
)

>>> df
          a        b         c                     UID
0  elephant    alpha  elephant    (a, alpha, elephant)
1     zebra    alpha     zebra       (b, alpha, zebra)
2  elephant    alpha  elephant    (a, alpha, elephant)
3     zebra     beta     zebra        (d, beta, zebra)
4  elephant     beta  elephant     (e, beta, elephant)
5     zebra  charlie     zebra     (f, charlie, zebra)
6  elephant  charlie  elephant  (g, charlie, elephant)
7      None    alpha  elephant    (h, alpha, elephant)
8      None     beta     zebra        (i, beta, zebra)