Python 在忽略on列中的重复值的同时连接polars重命名

df1 = pl.DataFrame({"A": [1, 1], "B": [3, 4]})
df2 = pl.DataFrame({"A": [1, 1], "C": [5, 6]})
result = df1.join(df2, on='A')

shape: (4, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ A   ┆ B   ┆ C   │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ 1   ┆ 3   ┆ 5   │
│ 1   ┆ 4   ┆ 5   │
│ 1   ┆ 3   ┆ 6   │
│ 1   ┆ 4   ┆ 6   │
└─────┴─────┴─────┘

shape: (2, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ A   ┆ B   ┆ C   │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ 1   ┆ 3   ┆ 5   │
│ 1   ┆ 4   ┆ 6   │
└─────┴─────┴─────┘

pl.concat([df1.sort("A"), df2.sort("A").drop("A")], how="horizontal")

shape: (2, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ A   ┆ B   ┆ C   │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ 1   ┆ 3   ┆ 5   │
│ 1   ┆ 4   ┆ 6   │
└─────┴─────┴─────┘

(
    df1
    .with_columns(pl.int_range(0, pl.len()).over("A").alias("id"))
    .join(
        df2.with_columns(pl.int_range(0, pl.len()).over("A").alias("id")),
        on=["A", "id"],
        how="left",
    )
    .select(pl.exclude("id"))
)

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