检查列的一个行值，并将该特定值应用于所有行

Question

我有一个表

否否否是否

键	Seq	真
1001		是
1001	2	否
1001	3
1002	1	否
1002	2
1002	3
14002	1
14002	2	否
14002	3
14002	4	否

如果至少有一个值与Yes匹配，则可以检查True，对于匹配的密钥，则可以通过Series.isin检查原始列Key的最终掩码，然后在numpy.where或DataFrame.loc:中设置列

df['True'] = np.where(df['Key'].isin(df.loc[df['True'].eq('Yes'), 'Key']), 'Yes', 'No')
#alternatives
#df.loc[df['Key'].isin(df.loc[df['True'].eq('Yes'), 'Key']), 'True'] = 'Yes'
#df.loc[df['True'].eq('Yes').groupby(df['Key']).transform('any'), 'True'] = 'Yes'
print (df)
Key  Seq True
0  11001    1  Yes
1  11001    2  Yes
2  11001    3  Yes
3  12002    1   No
4  12002    2   No
5  12002    3   No
6  14002    1  Yes
7  14002    2  Yes
8  14002    3  Yes
9  14002    4  Yes

或者，如果只有Yes/No值，则可以通过GroupBy.transform:获得每组的最大值

df['True'] = df.groupby('Key')['True'].transform('max')