如何根据 groupby 列表的多个值对数据框进行子集化

我有一个如下所示的数据框

ID,color
1, Yellow
1, Red
1, Green
2, Red
2, np.nan
3, Green
3, Red
3, Green
4, Yellow
4, Red
5, Green
5, np.nan
6, Red
7, Red
8, Green
8, Yellow

fd = pd.read_clipboard(sep=',')
fd = fd.groupby('ID',as_index=False)['color'].aggregate(lambda x: list(x))

正如您在输入数据框中看到的那样，某些 ID 具有与其关联的多种颜色。

现在，我想创建一个数据框的子集，其 ID 具有Yellow和Green

因此，我尝试了以下方法并获得了每个 ID 的颜色列表

fd.groupby('ID',as_index=False)['color'].aggregate(lambda x: list(x))

我想检查groupby 列表中的和之类的值，然后对数据框进行子集Yellow化Green

我希望我的输出如下所示（只有两个 ID 同时具有黄色和绿色）

ID
1
1
8
8

更新

输入数据框如下所示