df1有列match，df2也有列match,E2,E3，从df2中找出与df1的match匹配的数据，将df2对应的E2,E3的值赋予给df的E2列E3列并且返回更新后的df1,df1是原来的列以及新的E2E3列

在Python的Pandas库中，你可以使用`merge`或者`join`函数来合并两个DataFrame，基于共享的列（如'match'）进行连接，并将df2的'E2'和'E3'列的值复制到df1的新列中。假设df1和df2的索引不是必需的，这里是一个示例：

import pandas as pd

# 假设df1和df2已经创建好，有匹配的'match'列
df1 = ... # df1数据
df2 = ... # df2数据

# 使用merge操作
result_df1 = df1.merge(df2, on='match', how='left')  # 或者 'inner'、'right'等，取决于需求

# 如果df2有缺失值，你可以选择填充、删除或保持NaN
result_df1['E2'] = result_df1['E2'].fillna(value=df2['E2'].mean())  # 填充平均值
result_df1['E3'] = result_df1['E3'].fillna(result_df1['E3_y'])  # 使用右边对应值替换 NaN，如果'y'列存在

# 更新后的df1会包含原始列加上新添加的E2和E3列
df1_updated = result_df1.drop(['E2_x', 'E3_x'], axis=1)  # 删除原df1中的匹配列

# 返回结果
return df1_updated, result_df1  # 返回两个DataFrame，一个是仅含新列的版本，另一个是完整的合并结果