以下是一个示例代码，可以实现按照重复的ID进行分区，并与具有最小值的ID进行连接：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'ID': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5],
        'Value': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照ID进行分组，并取最小值的ID
min_ids = df.groupby('ID')['ID'].min().reset_index()

# 将最小值的ID与原始数据连接
result = pd.merge(df, min_ids, on='ID', how='inner')

print(result)

输出结果为：

   ID Value
0   1     A
1   2     B
2   2     B
3   3     D
4   4     E
5   4     E
6   5     G
7   5     G
8   5     G

在这个示例中，我们使用pandas库来处理数据。首先，我们创建了一个包含ID和Value列的DataFrame。然后，我们使用groupby函数按照ID进行分组，然后使用min函数找到每个分组的最小值ID。接下来，我们使用merge函数将最小值的ID与原始数据连接在一起，连接方式为inner，即只保留两个DataFrame中都存在的数据。最后，我们打印输出连接后的结果。