我们可以使用Python中的pandas库来实现这个问题。首先，我们需要读入包含性别信息的数据框，并将其与需要分析的数据框进行比较。下面是具体的代码示例：

import pandas as pd

# 读入包含性别信息的数据框
gender_df = pd.read_csv('gender.csv')

# 读入需要分析的数据框
data_df = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据框按照用户ID进行合并
merged_df = pd.merge(data_df, gender_df, on='ID')

# 根据用户名称进行分组，统计性别出现的次数
count_df = merged_df.groupby(['Name', 'Gender']).size().reset_index(name='Count')

# 根据出现次数进行降序排列，取出每个用户最有可能的性别
idx = count_df.groupby(['Name'])['Count'].transform(max) == count_df['Count']
result_df = count_df[idx].drop_duplicates(subset=['Name'])

# 输出结果
print(result_df)

在上面的代码中，我们首先读入包含性别信息的数据框和需要分析的数据框，然后按照用户ID进行合并，以便能够同时获取性别信息。接着，我们使用groupby函数按照用户名称和性别进行分组，并统计每种性别出现的次数。最后，我们根据出现次数进行降序排列，取出每个用户最有可能的性别，并输出结果。

需要注意的是，如果需要匹配的数据框中包含重名用户，我们需要使用更复杂的算法来准确地猜测性别。