これを実現するためには、`merge()`関数を使用してDataFrameを結合し、条件に一致する行の値を取得し、それをdf1の新しい列に追加します。以下がその方法です。
```python
import pandas as pd
# サンプルデータフレームを作成
data1 = {'aaa': ['A', 'B', 'C'],
'bbb': [1, 2, 3]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
data2 = {'aaa': ['A', 'B', 'D'],
'bbb': [1, 2, 4],
'ccc': [10, 20, 30]}
df2 = pd.DataFrame(data2)
# df1とdf2をaaaとbbb列をキーにしてマージし、一致する場合はccc列の値をdf1にddd列に格納
df_merged = pd.merge(df1, df2, on=['aaa', 'bbb'], how='left')
df_merged['ddd'] = df_merged['ccc']
# ccc列は不要なので削除
df_merged.drop(columns=['ccc'], inplace=True)
# NaNを0に置換（一致しない場合はNaNになるため）
df_merged['ddd'].fillna(0, inplace=True)
print(df_merged)
```
これにより、`df1`には`df2`の`ccc`列の値が`ddd`列に格納されます。一致しない場合は0が設定されます。
