熊猫将多个映射到一个,而不是在不删除重复项的情况下合并?

我有两个数据帧,如下所示

data_df = pd.DataFrame({'person_id': ['abc@gmail.com','abc@gmail.com','abc@gmail.com','ace@gmail.com','ace@gmail.com','pqr@gmail.com','pqr@gmail.com'],
             'company': ['a','a','a','a','a','a','a'],
             'dept_access':['a1','a1','a1','a1','a2','a2','a2']})

key_df = pd.DataFrame({'p_id': ['abc@gmail.com','xyz@gmail.com','pqr@gmail.com'],
             'company': ['a','a','a'],
             'location':['UK','USA','KOREA']})

我的目标是做以下事情

a) 附加 location 列来自 key df 到 data df

所以,我尝试了如下的合并选项

data_df.merge(key_df,left_on='person_id',right_on='p_id',how='left')

但由于合并列中存在重复项,这会导致记录比原始data_df多。

因此,我想使用 map 据我所知 key_df 将为每个用户提供一个unique_key。所以,我在尝试下面这样的东西

s = key_df.set_index(['p_id'])['location']
data_df['location'] = data_df[('person_id')].map(s)

但这并不奏效。

我希望我的输出有4列,如下所示