Pandas 如何根据其他列的匹配索引将列表返回到数据帧中

我有两个数据帧，一个由一列numpy数组列表组成，另一个由两列组成。我试图通过基于索引的匹配来匹配第一个数据帧（df）中的元素，以从df2中获得两列o1和o2。我想知道我能不能得到一些信息。。请注意，“o1”列中的字符串“A1”在df2中重复了两次，正如您在所需的输出数据帧中看到的，重复的字符串在o1列中被删除

import numpy as np 
import pandas as pd
array_1 = np.array([[0, 2, 3], [3, 4, 6], [1,2,3,6]]) 

#dataframe 1
df = pd.DataFrame({ 'A': array_1})

#dataframe 2
df2 = pd.DataFrame({ 'o1': ['A1', 'B1', 'A1', 'C1', 'D1', 'E1', 'F1'], 'o2': [15, 17, 18, 19, 20, 7, 8]})

#desired output
df_output = pd.DataFrame({ 'A': array_1, 'o1': [['A1', 'C1'], ['C1', 'D1', 'F1'], ['B1','A1','C1','F1']], 
                          'o2': [[15, 18, 19], [19, 20, 8], [17,18,19,8]] }) 
# please note in the output, the 'index 0 of df1 has 0&2 which have same element i.e. 'A1', the output only shows one 'A1' by removing duplicated one.

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我相信您可以分解

df

并使用它从

df2

中提取信息，然后最终加入

df

s = df['A'].explode()
df_output= df.join(df2.loc[s].groupby(s.index).agg(lambda x: list(set(x))))

输出：

              A                o1               o2
0     [0, 2, 3]          [C1, A1]     [18, 19, 15]
1     [3, 4, 6]      [F1, D1, C1]      [8, 19, 20]
2  [1, 2, 3, 6]  [F1, B1, C1, A1]  [8, 17, 18, 19]

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我想知道如何删除与已删除的“A1”关联的副本，在这种情况下，如何删除o2列中的18，索引0？那么o1中元素的数量和o2相同？