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指定された条件に基づいて、`df`と`df2`の`aaa`と`bbb`列を照合し、マッチした場合には指定された計算式 `goukei / ccc * ddd` を`df`の`zzz`列にセットし、マッチしない場合には`0`を`zzz`列にセットする処理を行うコードを示します。

```python
import pandas as pd
import numpy as np

# 例示用のDataFrame
df = pd.DataFrame({
    'aaa': ['x', 'y', 'z'],
    'bbb': [1, 2, 3],
    'zzz': np.nan  # 初期値としてNaNをセット
})

df2 = pd.DataFrame({
    'aaa': ['x', 'y', 'a'],
    'bbb': [1, 2, 4],
    'ccc': [2, 3, 5],
    'ddd': [10, 15, 20]
})

# 他の変数
goukei = 100

# dfとdf2を'aaa'と'bbb'列で照合し、マッチした行の計算を実行
df_merged = df.merge(df2'aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', on=['aaa', 'bbb'], how='left')

# 計算式を適用して新しい列を生成、マッチしない場合は0をセット
df['zzz'] = (goukei / df_merged['ccc'] * df_merged['ddd']).fillna(0)

print(df)
```

このコードでは、まず`df`と`df2`を`aaa`と`bbb`列で左結合しており、`merge`関数を使用しています。左結合の結果、`df`に存在する行で`df2`とマッチするものには`df2`の`ccc`と`ddd`列の値が追加され、マッチしないものにはNaNがセットされます。

次に、`(goukei / df_merged['ccc'] * df_merged['ddd']).fillna(0)`を用いて、マッチした行に対して計算式を適用し、結果を`df`の`zzz`列にセットしています。この計算式では、まず`goukei`を`ccc`で割り、その結果に`ddd`を乗じています。マッチしない行は`fillna(0)`によって`0`で置き換えられます。

これで、条件に基づいて`df`の`zzz`列を更新する処理を実装できます。