Python 如何连接具有多个 ID 的数据框

我有两个数据帧和一个相当棘手的连接要完成.

第一个数据帧:

data = [[0, 'Standard1', [100, 101, 102]], [1, 'Standard2', [100, 102]], [2, 'Standard3', [103]]]
 
df1 = pd.DataFrame(data, columns = ['RuleSetID', 'RuleSetName', 'KeyWordGroupID'])
df1 

Output:

RuleSetID   RuleSetName    KeyWordGroupID
    0         Standard1    [100, 101, 102]
    1         Standard2    [100, 102]
    2         Standard3    [103]
   ...         ...          ... 

第二个:

data = [[100, 'verahren', ['word1', 'word2']], 
        [101, 'flaechen', ['word3']], 
        [102, 'nutzung', ['word4', 'word5']],
        [103, 'ort', ['word6', 'word7']]]
 
df2 = pd.DataFrame(data, columns = ['KeyWordGroupID', 'KeyWordGroupName', 'KeyWords'])
df2

Output:

KeyWordGroupID  KeyWordGroupName    KeyWords
    100               verahren      ['word1', 'word2']
    101               flaechen      ['word3']
    102               nutzung       ['word4', 'word5']
    103               ort           ['word6', 'word7']
    ...               ...            ...

所需的输出:

RuleSetID   RuleSetName    KeyWordGroupID
    0         Standard1    [['word1', 'word2'], ['word3'], ['word4', 'word5']]
    1         Standard2    [['word1', 'word2'], ['word4', 'word5']]
    2         Standard3    [['word6', 'word7']]

我try 使用df.to_dict('records')将第二个数据帧转换成字典，并将其放入用户定义的函数中，通过键值进行匹配，但这似乎不是一种干净的方法.

有人有办法解决这个问题吗？任何 idea 都会得到回报.