以下是一个示例代码，演示如何比较数据框中的n列与字典，并更新数据框中的第k列的值。

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print("原始数据框：")
print(df)

# 创建示例字典
dictionary = {'A': 2, 'B': 5, 'C': 10}

# 指定要比较的列和要更新的列的索引
n_columns = ['A', 'B', 'C']  # 要比较的列
k_column = 'B'  # 要更新的列

# 通过循环比较n列和字典，并更新k列的值
for column in n_columns:
    df.loc[df[column] == dictionary[column], k_column] = dictionary[column]

print("更新后的数据框：")
print(df)

输出结果如下：

原始数据框：
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9
更新后的数据框：
   A  B  C
0  1  5  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在示例代码中，我们首先创建了一个示例数据框 df 和一个示例字典 dictionary。然后，我们指定要比较的列和要更新的列的索引，即 n_columns 和 k_column。接下来，我们使用一个循环来逐个比较 n_columns 中的列与字典中的值，并使用 df.loc 条件选择语句来更新 k_column 的值。最后，我们打印出更新后的数据框 df。