Python pandas按分组判断列是否含列表全部元素并新增yes/no列

给定目标列表与原始DataFrame：

The_list=["A","B"]

Groups COL2
G1     A
G1     B
G1     C
G2     A
G2     D
G3     A
G3     B
G4     A
G5     B

需要新增COL3列，分组判断规则：

• 按Groups字段拆分每组数据
• 如果当前组的COL2列包含The_list中的所有元素，组内所有行COL3赋值为yes
• 不满足条件的组，组内所有行COL3赋值为no

预期输出结果：

Groups COL2 COL3
G1     A    yes
G1     B    yes
G1     C    yes
G2     A    no
G2     D    no
G3     A    yes
G3     B    yes
G4     A    no
G5     B    no

基于pandas实现，用groupby配合transform直接把分组判断结果映射到每一行，无需额外循环：

import pandas as pd

# 构造原始数据集
df = pd.DataFrame({
    'Groups': ['G1','G1','G1','G2','G2','G3','G3','G4','G5'],
    'COL2': ['A','B','C','A','D','A','B','A','B']
})
The_list = ["A","B"]

# 计算COL3列
df['COL3'] = df.groupby('Groups')['COL2'].transform(
    lambda col: 'yes' if set(The_list).issubset(set(col)) else 'no'
)

核心逻辑：将每个分组的COL2值转为集合，用issubset判断目标列表的所有元素是否都被包含，判断结果会自动填充到分组内的每一行。运行代码后得到的结果和预期完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者chippycentra