将Series.map与由DataFrame.set_index创建的Series一起使用：

df['foreign_txt'] = df['foreign'].map(df.set_index('id')['text'])
print (df)
   id text  foreign foreign_txt
0   1  abc        4         jkl
1   2  bcd        1         abc
2   3  efg        3         efg
3   4  jkl        2         bcd

或者：

df = (df.merge(df.drop('foreign', axis=1)
                .rename(columns={'id':'foreign', 'text':'foreign_txt'}), how='left'))

编辑：如果需要text乘以id的第一个值，则添加DataFrame.drop_duplicates，以避免删除每个id的唯一文本（聚合join）：
一个二个一个一个

您可以应用map方法..!

• • 代码：**

import pandas as pd

data = {'num': [1, 2, 3, 4,4],
        'text': ['abc', 'bcd', 'efg', 'jkl','jkl'],
        'foreign': [4, 1, 3, 2,1]}

df = pd.DataFrame(data)
foreign_dict = df.set_index('num')['text'].to_dict()
#print(foreign_dict)  #{1: 'abc', 2: 'bcd', 3: 'efg', 4: 'jkl'}
df['foreign_txt'] = df['foreign'].map(foreign_dict) 

print(df)

• • 输出：**

num text  foreign foreign_txt
0    1  abc        4         jkl
1    2  bcd        1         abc
2    3  efg        3         efg
3    4  jkl        2         bcd
4    4  jkl        1         abc