下面是一个示例代码，展示如何根据另一个表格将数据框中的变量类别进行转换。

import pandas as pd

# 示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': ['cat', 'dog', 'cat', 'dog', 'bird']})

# 示例转换表格
mapping = pd.DataFrame({'C': ['cat', 'dog', 'bird'],
                        'C_new': ['feline', 'canine', 'avian']})

# 自定义函数
def transform_categories(df, mapping):
    # 将转换表格转换为字典
    mapping_dict = dict(zip(mapping['C'], mapping['C_new']))
    
    # 遍历数据框的列
    for col in df.columns:
        # 如果列名在转换表格的列中
        if col in mapping.columns:
            # 使用字典将变量类别进行转换
            df[col] = df[col].map(mapping_dict)
    
    return df

# 调用自定义函数进行转换
transformed_df = transform_categories(df, mapping)
print(transformed_df)

输出结果为：

   A   B       C
0  1   6  feline
1  2   7  canine
2  3   8  feline
3  4   9  canine
4  5  10   avian

在这个示例中，我们定义了一个名为transform_categories的自定义函数。该函数接受一个数据框和一个转换表格作为输入。首先，我们将转换表格转换为字典，其中原始类别是字典的键，新类别是字典的值。然后，我们遍历数据框的列，并检查每个列名是否在转换表格的列中。如果是，则使用字典将变量类别进行转换。最后，我们返回转换后的数据框。

在示例中，我们使用了pandas库来处理数据框。如果你还没有安装该库，可以使用以下命令进行安装：pip install pandas。