我有一个长的框架与一个单一的重复维度（国家）和默认索引和一个二维框架共享相同的维度（国家），并有一个额外的（时间）
我想左合并xr.DataSet中的两个对象，以便根据匹配的国家/地区，左对象的每个默认索引都与右对象的1个向量（随时间变化）相关联
当我使用xarray执行合并时，我从左边的对象中选择一个特定的默认索引，我获得了第二个对象的所有可能组合，而不考虑相应的国家。示例显示了使用pandas的预期结果：

df1 = pd.DataFrame({
    'country': 4*['UK','US','FR','DE'],
    'var1': 10*np.arange(16),
}).reset_index(names='N')

ds1 = df1.set_index(['N','country']).to_xarray()

df2 = pd.DataFrame({
    'country': 4*['UK'] + 4*['US'] + 4*['FR'] + 4*['DE'],
    'time': 4*list(pd.timedelta_range(
        start='30D',
        periods=4,
        freq='30D'
    )),
    'var2': 20*np.arange(16),    
})

ds2 = df2.set_index(['country','time']).to_xarray()

# 1. xarray merge
ds3 = ds1.merge(ds2, join='left')
# Selecting specific original index
# returns all possible combinations without recognising corresponding country
display(ds3.sel(N=1).var2)

# 2. pandas merge
df3 = df1.set_index(['N','country']).merge(
    df2.pivot(index='country', columns='time'),
    left_index=True,
    right_index=True
)
# Selecting specific original index
# returns only vector for corresponding country
df3.xs(1, level='N')

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