Python中pandas的left join方法为什么会增加原有数据的行？

问题分析：
left join 本身不会增加左表的行数，但如果你发现行数变多，通常是因为左表的“连接键”有重复值，而右表对应这些键也有多条匹配记录。这样，左表的每一行会与右表所有匹配行组合，导致结果行数膨胀。

核心原因：
假设左表有一行键为 A，右表有两行键也为 A，left join 后左表的这一行会变成两行（分别匹配右表的两条记录）。如果左表本身键唯一，但右表有重复键，也会出现类似情况。

代码示例：

import pandas as pd

# 左表：有一行键为 'A'
left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B'], 'value_left': [1, 2]})
# 右表：有两行键为 'A'
right = pd.DataFrame({'key': ['A', 'A'], 'value_right': [10, 20]})

# left join
result = pd.merge(left, right, on='key', how='left')
print("左表：\n", left)
print("右表：\n", right)
print("合并结果：\n", result)
print("左表行数：", len(left))
print("结果行数：", len(result))

输出：

左表：
   key  value_left
0   A           1
1   B           2
右表：
   key  value_right
0   A           10
1   A           20
合并结果：
   key  value_left  value_right
0   A           1         10.0
1   A           1         20.0
2   B           2          NaN
左表行数： 2
结果行数： 3  # 行数增加了

解决方法：

1. 检查左表连接键是否有重复：left['key'].duplicated().any()
2. 检查右表连接键的重复情况：right['key'].value_counts()
3. 如果不需要多对多匹配，可以先对右表去重（例如取第一条）：

   right_unique = right.drop_duplicates(subset='key')
   result = pd.merge(left, right_unique, on='key', how='left')
   

一句话总结： 检查左右表连接键的重复值，这是行数增加的常见原因。