Python 合并两个数据帧会在最终数据帧中生成较少的行

我想合并两个数据帧，以便将

df2

的行转换为

df1

的列

df1 = 

ID   B
1    3
2    4
3    5

df2 = 
ID   Value
1    ABC
1    ACD
2    WWW

结果应该是：

result = 
    ID   B   A_1   A_2
    1    3   ABC   ACD
    2    4   WWW   NaN
    3    5   NaN   NaN

问题是，在合并后，我在实际数据集中遗漏了

df1

中的一些行，而我希望保留

df1

中的所有行，即使

df2

中没有匹配

df2['col'] = 'A_' + df2.groupby(['ID'])['Value'].cumcount().astype(str)
df2 = df2.pivot(index='ID', columns='col', values='Value').reset_index()
result = pd.merge(df1, df2)

维度：

df1 = 1404659 rows
df2 = 1015639 rows
result = 1216773 rows (!!!)

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两个数据帧的合并在数据帧

结果中生成的行数较少的原因可能是什么？
我认为您需要
左
连接，因为默认情况下
内部
连接：

另一种解决方案是与默认的
left
join一起使用：

result = df1.join(df2)

result = df1.join(df2)