熊猫左合并/加入未导致左加入的预期结果

Question

所以我可能根本不知道什么是左连接，因为我被绊倒了……这是我对左连接的定义：

在输出表中包括左表和右表中的匹配记录和左表中的不匹配记录。

这是我的例子：

In[87]: df1 = DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'], 'data1': range(6)})

In[88]: df2 = DataFrame({'key': ['a', 'b', 'a', 'b', 'd'], 'data2': range(5)})

In[89]: pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')

Out[86]: 
    data1 key  data2
0       0   b      1
1       0   b      3
2       1   b      1
3       1   b      3
4       2   a      0
5       2   a      2
6       3   c    NaN
7       4   a      0
8       4   a      2
9       5   b      1
10      5   b      3

但是！！！我希望得到这个：

    data1 key  data2
0       0   b      1
1       1   b      1
2       2   a      0
3       3   c      NaN
4       4   a      0
5       5   b      1

我的一般想法来自交易数据（例如我可能正在合并抬头和项目详细信息的会计凭证，或合并查找数据）。

我的想法或代码中缺少什么来完成这项工作？

PS - 这来自于 Wes McKinney 的 Python for Data Analysis 一书（第 179 页） - 他在其中提到了以下内容：

多对多合并具有定义明确但不一定直观的行为。多对多连接形成行的笛卡尔积。由于左侧 DataFrame 中有 3 'b' 行，右侧有 2 行，因此结果中有 6 'b' 行。

我想我错过了这里的重点？

Answer 1

获得预期输出的一种方法是按data1 分组并获取每个组的第一个值：

g = df.groupby('data1').first().reset_index()

返回：

   data1 key  data2
0      0   b      1
1      1   b      1
2      2   a      0
3      3   c    NaN
4      4   a      0
5      5   b      1

希望对您有所帮助。