Python 左合并/合并不会产生左合并的预期结果

所以我可能只是不太了解什么是左连接，因为我被绊倒了。。。以下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以及左表中的不匹配记录

以下是我的例子：

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

然而！！！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

我的一般想法来自事务性数据（例如会计文档，我可能正在合并标题和项目详细信息，或者合并查找数据）

我的想法或代码中缺少了什么使这项工作正常

PS-这是通过Wes McKinney的Python for Data Analysis书（第179页）得出的，他在书中提到了以下内容：

多对多合并具有定义良好但不一定直观的行为。多对多连接形成行的笛卡尔乘积。由于左数据框中有3个“b”行，右数据框中有2个，因此结果中有6个“b”行

---

我想我没有抓住要点？

获得预期输出的一种方法是按

data1

分组，然后获得每组的第一个值：

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

这将返回：

   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

---

希望这能有所帮助。

我不理解您的预期输出。第一个数据帧中的第一个

b

与第二个数据帧中位置1处的

b

和位置3处的

b

相匹配。当进行左连接时，为什么只希望第一个配对，而不希望第二个配对？来自我对一个行业产品的经验。我对此的定义是“多对一联接只将主键值匹配到匹配的次键值的第一个匹配项”。如果存在其他匹配的辅助关键字值，它们将被忽略。“我喜欢左表（主表）保持不变，只为匹配项引入值的想法（但结果中仍保留有不匹配的主表，因为它是不匹配的）。这需要先计算完整的左联接。如果速度很关键，这可能不是最佳解决方案。