Pandas mergeは不要な重複エントリを作成します

Question

私はPandasが新しく、同様の列を持つ2つのデータセットを結合したいと思います。列には、多くの同一の値に加えて、他の列と比較してそれぞれ固有の値があります。各列にはいくつか重複して保管しておきたいものがあります。私の希望する出力は以下の通りです。 how = 'inner'または 'outer'を追加しても目的の結果が得られません。

import pandas as pd 

dict1 = {'A':[2,2,3,4,5]} 
dict2 = {'A':[2,2,3,4,5]} 

df1 = pd.DataFrame(dict1) 
df2 = pd.DataFrame(dict2) 

print(pd.merge(df1,df2)) 

output: 
    A 
0 2 
1 2 
2 2 
3 2 
4 3 
5 4 
6 5 

desired/expected output: 
    A 
0 2 
1 2 
2 3 
3 4 
4 5 

私が希望の出力をマージを使用して達成する方法を教えてください、ありがとうございます！

編集 これについて多くのコメントがあります。なぜ私がこの振る舞いについて混乱しているのかを明確にするために、単に別の列を追加すると4つの2を作るのではなく、2つしかないので、私の最初の例では2つの2を持つことを期待します。なぜ行動が変わるように見えるのですか、パンダは何をしていますか？

import pandas as pd 
dict1 = {'A':[2,2,3,4,5], 
     'B':['red','orange','yellow','green','blue'], 
     } 
dict2 = {'A':[2,2,3,4,5], 
     'B':['red','orange','yellow','green','blue'], 
     } 

df1 = pd.DataFrame(dict1) 
df2 = pd.DataFrame(dict2) 

print(pd.merge(df1,df2)) 

output: 
    A  B 
0 2  red 
1 2 orange 
2 3 yellow 
3 4 green 
4 5 blue 

However, based on the first example I would expect: 
    A  B 
0 2  red 
1 2 orange 
2 2  red 
3 2 orange 
4 3 yellow 
5 4 green 
6 5 blue 

Answer 1

import pandas as pd 

dict1 = {'A':[2,2,3,4,5]} 
dict2 = {'A':[2,2,3,4,5]} 

df1 = pd.DataFrame(dict1).reset_index() 
df2 = pd.DataFrame(dict2).reset_index() 

df = df1.merge(df2, on = 'A') 
df = pd.DataFrame(df[df.index_x==df.index_y]['A'], columns=['A']).reset_index(drop=True) 

print(df) 

出力：

A 
0 2 
1 2 
2 3 
3 4 
4 5 

Answer 2

df.drop_duplicates（）を試しましたか？

import pandas as pd 

dict1 = {'A':[2,2,3,4,5]} 
dict2 = {'A':[2,2,3,4,5]} 

df1 = pd.DataFrame(dict1) 
df2 = pd.DataFrame(dict2) 

df=pd.merge(df1,df2) 
df_new=df.drop_duplicates() 
print df 
print df_new 

それはあなたが

Answer 3

dict1 = {'A':[2,2,3,4,5]} 
dict2 = {'A':[2,2,3,4,5]} 

df1 = pd.DataFrame(dict1) 
df1['index'] = [i for i in range(len(df1))] 
df2 = pd.DataFrame(dict2) 
df2['index'] = [i for i in range(len(df2))] 

df1.merge(df2).drop('index', 1, inplace = True) 

を望む結果のアイデアを与えることを思え一致指数に基づいて合併と同様に「A」列の値に一致することです。
以前は、マージの仕方がマッチに依存するため、df1の最初の2つがdf2の最初の2と2番目の2に一致し、df1の2番目の2が最初と2番目の2 df2も同様です。

これを試してみると、私が何を話しているのかが分かります。

dict1 = {'A':[2,2,3,4,5]} 
dict2 = {'A':[2,2,3,4,5]} 

df1 = pd.DataFrame(dict1) 
df1['index'] = [i for i in range(len(df1))] 
df2 = pd.DataFrame(dict2) 
df2['index'] = [i for i in range(len(df2))] 

df1.merge(df2, on = 'A')