如何合并熊猫数据框并过滤不同列中的重复内容？

我目前正在python 2.7中学习熊猫。我正在学习熊猫的merge（）方法。

这是我创建数据框的代码：

import pandas as pd

eibi = {'A': ['aaa','bbb','ccc','eee','fff'],
        'B': ['bbb','aaa','ccc','fff','eee']
        }

df = pd.DataFrame(eibi)

print df

输出是：

     A    B  
0  aaa  bbb
1  bbb  aaa
2  ccc  ddd
3  eee  fff
4  fff  eee

我想按数据框本身中的行合并数据框。目标是如果B列中的单元格与A列中的单元格匹配，则将该单元格移至C列和D列。

我希望下面的数据框可以使我的预期数据框更清楚。

     A    B    C    D
0  aaa  bbb  bbb  aaa
2  ccc  ddd  
3  eee  fff  fff  eee

我试图复制df数据框，然后使用merge（）方法并使用左合并将其合并。这是我的代码：

fd = df

new_dataframe = pd.merge(left=df, right=fd, left_on='A', right_on='B', how='left')

print new_dataframe

输出为：

   A_x  B_x  A_y  B_y
0  aaa  bbb  bbb  aaa
1  bbb  aaa  aaa  bbb
2  ccc  ddd  
3  eee  fff  fff  eee
4  fff  eee  eee  fff

我的问题是“如何删除索引1和4？” 和“是否有其他方法可以获得预期的结果？”