パンダの参加方法の理解

Question

誰かがこの結果を私に説明できますか？特に、NaNがどこから来たのか分かりません。また、joinがどのような行をこの行のどの行と一致させるかを決める方法もわかりません。

left_df = pd.DataFrame.from_dict({'unique_l':[0, 1, 2, 3, 4], 'join':['a', 'a', 'b','b', 'c'] }) 
right_df = pd.DataFrame.from_dict({'unique_r':[10, 11, 12, 13, 14], 'join':['a', 'b', 'b','c', 'c'] }) 

join unique_l 
0 a   0 
1 a   1 
2 b   2 
3 b   3 
4 c   4 

    join unique_r 
0 a  10 
1 b  11 
2 b  12 
3 c  13 
4 c  14 


print left_df.join(right_df, on='join', rsuffix='_r') 

join unique_l join_r unique_r 
0 a   0 NaN  NaN 
1 a   1 NaN  NaN 
2 b   2 NaN  NaN 
3 b   3 NaN  NaN 
4 c   4 NaN  NaN 

Answer 1

join方法は、インデックスを利用します。何が欲しいのmerge次のとおりです。

In [6]: left_df.merge(right_df, on="join", suffixes=("_l", "_r")) 
Out[6]: 
    join unique_l unique_r 
0 a   0  10 
1 a   1  10 
2 b   2  11 
3 b   2  12 
4 b   3  11 
5 b   3  12 
6 c   4  13 
7 c   4  14 

Hereは、より詳細にjoinとmergeの違いを説明し、関連する（しかし、IMOではなく、かなりの重複）質問です。