Полностью решена поставленная задача. Заданы примеры датафреймов. Одному продукту может соответствовать несколько категорий и одной категории может соответствовать несколько продуктов.

Пример работы программы:
categories_df:
+----------+------------+---------+
|CategoryID|CategoryName|ProductID|
+----------+------------+---------+
| 1| Big| 1|
| 9| Short| 1|
| 4| Fast| 1|
| 2| Cheap| 2|
| 3| Small| 2|
| 10| New| 2|
| 3| Small| 3|
| 4| Fast| 4|
| 5| Slow| 5|
| 6| Fast| 6|
| 7| Expensive| 7|
| 8| Long| 8|
| 2| Cheap| 8|
| 10| New| 9|
+----------+------------+---------+

products_df:
+---------+-----------+
|ProductID|ProductName|
+---------+-----------+
| 1| Car|
| 2| Phone|
| 3| House|
| 4| PC|
| 5| Laptop|
| 6| Tablet|
| 7| Grain|
| 8| Concrete|
| 9| Software|
| 10| Hardware|
| 11| Trucks|
+---------+-----------+

result_df:
+-----------+------------+
|ProductName|CategoryName|
+-----------+------------+
| Car| Fast|
| Car| Short|
| Car| Big|
| Phone| New|
| Phone| Small|
| Phone| Cheap|
| House| Small|
| PC| Fast|
| Laptop| Slow|
| Tablet| Fast|
| Grain| Expensive|
| Concrete| Cheap|
| Concrete| Long|
| Software| New|
| Hardware| NULL|
| Trucks| NULL|
+-----------+------------+

продукты, у которых нет категорий имеют NULL в столбце CategoryName.