如何补充基于另一个的数据框？

给定两个数据框。一个包含一列重复的值（在这种情况下为a）。另一个包含此值对应的内容（在此示例中，它对应于某些“ d”值）。我如何根据另一个数据框中记录的规则，用一个新列有效地补充第一个数据框，其中的值对应于某个现有列。这是一个非常慢的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

d1 = pd.DataFrame(np.asarray([[1,2,3], [2,4,5], [3,4,5], [2,1,4], [3,4,5]]), columns = ['a', 'b', 'c'])
d2 = pd.DataFrame(np.asarray([[1,7], [2,8], [3,11]]), columns = ['a', 'd'])

d = np.empty((d1.shape[0],))

for i in range(d1.shape[0]):
    temp = d2.loc[d2['a'] == d1.at[i,'a']]
    d[i] = temp['d'].array[0]

d1['d'] = d

这是d1原始图像：

这是d2：

这是结果d1：

问题来源：stackoverflow