python6 - 匹配修改 给 df2 新增一列国家，总奖牌数，值根据 国家id 与 df1 匹配 注意：原始数据可能有一点问题，射击队杨倩应该是东京首金

在Python中，特别是在Pandas库中处理这样的数据匹配任务，你可以通过`merge`函数来完成。假设你有两个DataFrame，df1存储了国家ID和对应的奖牌数，而df2有需要新增国家、总奖牌数信息，其中包含国家ID。

首先，你需要确保两个DataFrame都有相同的"国家ID"列作为键。然后，可以使用`merge`或`pd.merge`函数按照这个键进行连接，将df1的数据添加到df2的新列中。如果df1中存在"杨倩"对应的东京首金记录，那么在合并时需要特殊处理，可能是手动查找或用特定规则识别出来。

示例代码可能像这样：

# 假设df1结构如下，国家ID为'country_id', 奖牌数为'medals'
df1 = pd.DataFrame({
    'country_id': ['CN001', 'US002', 'GB003'],
    'medals': [1, 2, 3]
})

# df2 结构如下，需要增加'country_name'和'medals_total'列
df2 = pd.DataFrame({
    'country_id': ['CN001', 'US002', 'JP004'],  # JP004代表日本，杨倩的射击队首金
    'other_columns': ...  # 其他原有字段
})

# 使用 merge 进行匹配并计算总奖牌数
df2['country_name'] = df2['country_id'].map(df1.set_index('country_id')['country_id'])  # 获取国家名称
df2['medals_total'] = df2.apply(lambda x: df1[df1['country_id'] == x['country_id']]['medals'].sum() if x['country_id'] in df1['country_id'].values else np.nan, axis=1)  # 计算总奖牌数

# 对于杨倩的情况，如果你确定她是东京首金，可以在df2的某个位置手动设置'medals_total'为1，比如在'JP004'那一行

# 处理可能存在的异常或缺失值
df2.fillna(0, inplace=True)