Python 如何根据ID将数据数组从另一个添加到DF？

如果我有DF1：

ID   Name

12   Bob

13   John

和DF2：

ID   Hr   Str

12   22   33

12   24   34

13   12   22

输出： DF3：

是否可以使用，但会失去使用连续内存块中的NumPy数组时所附带的矢量化功能：

df = df1.join(df2.groupby('ID').agg(list), on='ID')
#old pandas version alternative
#df = df1.join(df2.groupby('ID').agg(lambda x: x.tolist()), on='ID')
print (df)
   ID  Name        Hr       Str
0  12   Bob  [22, 24]  [33, 34]
1  13  John      [12]      [22]

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有没有办法只保留数组中的唯一值而不使用集合？我希望它是一个具有唯一值的数组。@JSnoob-当然，使用df=df1.joindf2.groupby'ID'。agcombda x:x.unique.tolist，on='ID'与前面的问题相比有什么不同

df = df1.join(df2.groupby('ID').agg(list), on='ID')
#old pandas version alternative
#df = df1.join(df2.groupby('ID').agg(lambda x: x.tolist()), on='ID')
print (df)
   ID  Name        Hr       Str
0  12   Bob  [22, 24]  [33, 34]
1  13  John      [12]      [22]