订单表合并客户表后行数变多，先检查客户表的关联键是否重复。用 validate="many_to_one" 声明多笔订单可以对应同一客户，但客户表中的键必须唯一。

用一组数据复现行数膨胀

保存为 merge_demo.py。订单编号 1 和 2 都属于客户 A，而客户表意外出现两个 A。

import pandas as pd

orders = pd.DataFrame({"order_id": [1, 2, 3], "customer_id": ["A", "A", "Z"]})
customers = pd.DataFrame({"customer_id": ["A", "A", "B"],
                          "name": ["Alice", "Alicia", "Bob"]})
print(len(orders.merge(customers, on="customer_id", how="left")))

预期得到 5 行。每笔 A 的订单都与右表两条记录匹配。

找出重复并让错误尽早暴露

追加以下代码，显示右表中参与重复的所有行。

duplicates = customers[customers.duplicated("customer_id", keep=False)]
print(duplicates)
try:
    orders.merge(customers, on="customer_id", how="left", validate="many_to_one")
except pd.errors.MergeError:
    print("客户键重复")

应看到两条 A 和一条错误提示。实际数据需要按业务确认保留哪条记录。

修正后再查看未匹配的订单

示例明确使用 Alice 作为客户 A 的有效记录。

verified = pd.DataFrame({"customer_id": ["A", "B"], "name": ["Alice", "Bob"]})
result = orders.merge(verified, on="customer_id", how="left",
                      validate="many_to_one", indicator=True)
assert len(result) == len(orders)
print(result.loc[result["_merge"].eq("left_only"), "order_id"].tolist())

预期得到 [3]。如果业务不允许空键，应在合并前检查缺失键，因为 pandas 可能把两边的空键匹配起来。