在数据集中添加缺失的国家代码可以使用Python的pandas模块来实现。具体步骤和代码示例如下：

步骤一：导入pandas模块

import pandas as pd

步骤二：读取GDP数据集

df_gdp = pd.read_csv('GDP_dataset.csv')

步骤三：定义一个包含缺失国家代码的字典

country_codes = {
    'China': 'CN',
    'India': 'IN',
    'United States': 'US',
    'Germany': 'DE',
    'France': 'FR',
    'United Kingdom': 'GB',
    'Japan': 'JP'
}

步骤四：循环遍历数据集中的国家名称列，将缺失的国家代码添加到数据集中

for index, row in df_gdp.iterrows():
    country_name = row['Country']
    if country_name in country_codes:
        country_code = country_codes[country_name]
        df_gdp.at[index, 'Country Code'] = country_code

iterrows()方法用于遍历数据集中的每一行，返回的是(index, row)元组，其中index是每一行的索引，row是包含这一行数据的Series。at()方法用于选择并修改指定行和列的值。

步骤五：将修改后的数据集写入新的CSV文件中

df_gdp.to_csv('GDP_dataset_with_country_codes.csv', index=False)

to_csv()方法用于将数据集写入CSV文件。index=False用于禁止将索引写入文件。

完整代码示例：

import pandas as pd

df_gdp = pd.read_csv('GDP_dataset.csv')

country_codes = {
    'China': 'CN',
    'India': 'IN',
    'United States': 'US',
    'Germany': 'DE',
    'France': 'FR',
    'United Kingdom': 'GB',
    'Japan': 'JP'
}

for index, row in df_gdp.iterrows():
    country_name = row['Country']
    if country_name in country_codes:
        country_code = country_codes[country_name]
        df_gdp.at[index, 'Country Code'] = country_code

df_gdp.to_csv('GDP_dataset_with_country_codes.csv', index=False