基于Team字段从df_2提取Data3至df_1的实现问题

不用for循环，用字典映射+map的方式就能高效解决，完全不受列数多少的影响：

1. 构建Team与Data3的映射字典 #

先从df_2中提取Team和Data 3的对应关系，转成字典：

team_data3_map = df_2.set_index('Team')['Data 3'].to_dict()

2. 给df_1新增Data3列 #

直接用df_1的Team列匹配这个字典，一键生成新列：

df_1['Data 3'] = df_1['Team'].map(team_data3_map)

效果验证 #

处理后的df_1结构如下：

可选：处理未匹配项 #

如果df_1的Team存在df_2里没有的取值，可以用fillna设置默认填充值：

df_1['Data 3'] = df_1['Team'].map(team_data3_map).fillna(0)  # 用0填充未匹配的行

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