合并df1上的代码和df2上的countries，然后稍微重命名一下countries列。

df2 = df2.merge(df1, right_on = 'code', left_on = 'countries', suffixes = ('_old', ''))
df2 = df2[['countries']]

字符串

map使用df1的dict形式的值：

>>> df2["countries"].map(df1.set_index("code").squeeze().to_dict())

0           France
1           France
2            Italy
3    United-States
4    United-States
5    United-States
6            Italy
Name: countries, dtype: object

字符串

您可以使用merge函数，然后重命名并删除额外的列。我添加了一些额外的行动与索引恢复后合并。

df1 = pd.DataFrame({
    "code": ["FR", "US", "IT"],
    "countries": ["France", "United-States", "Italy"]
})

df2 = pd.DataFrame({
    "countries": ['FR', 'FR', 'IT', 'US', 'US', 'US', 'IT'],
    "idx": range(7),
})

df2.reset_index(inplace=True)

df2 \
    .merge(df1, left_on="countries", right_on="code") \
    .rename({"countries_y": "countries"}, axis=1) \
    .set_index("index") \
    .drop(["code", "countries_x"], axis=1)

字符串
输出量：

countries
index               
0             France
1             France
2              Italy
6              Italy
3      United-States
4      United-States
5      United-States

型