你可以用.unique()函数（在第二步）来查找一个'trace'是否包含任何值（例如'no_emp_id'）
示例：

1.将虚拟数据库初始化为示例

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({
  'trace':['1a223b','2b223b','3a33c','2b223b','1a223b','3a33c','3a33c'],
  'resolved_query':['no_emp_id','TELE_WEL','TELE_WEL','good','TELE_WEL','no_emp_id','no_emp_id']
})
>>> df
    trace resolved_query
0  1a223b      no_emp_id
1  2b223b       TELE_WEL
2   3a33c       TELE_WEL
3  2b223b           good
4  1a223b       TELE_WEL
5   3a33c      no_emp_id
6   3a33c      no_emp_id

2.如果任何跟踪包括'no_emp_id'，则设置控制器df以控制跟踪

这个df帮助我们找到哪个'trace'包含什么

>>> controller_df = df.groupby('trace')['resolved_query'].unique().reset_index().copy()
>>> controller_df
    trace         resolved_query
0  1a223b  [no_emp_id, TELE_WEL]
1  2b223b       [TELE_WEL, good]
2   3a33c  [TELE_WEL, no_emp_id]

3.创建新列，该列为'command'，包含所需值（'no_emp_id'）

在这一步中，我们只是用我们controller_df快速检查每个'trace'，如果'trace'包括我们想要的值，我们就添加到新列

>>> desired_value = 'no_emp_id'
>>> df['command'] = df['trace'].apply(lambda x: desired_value if (desired_value in controller_df[controller_df['trace']==x]['resolved_query'].iloc[0]) else None)
>>> df.sort_values('trace')

    trace resolved_query    command
0  1a223b      no_emp_id  no_emp_id
4  1a223b       TELE_WEL  no_emp_id
1  2b223b       TELE_WEL       None
3  2b223b           good       None
2   3a33c       TELE_WEL  no_emp_id
5   3a33c      no_emp_id  no_emp_id
6   3a33c      no_emp_id  no_emp_id

如我们所见，'2b223b'与'resolved_query'中的任何'no_emp_id'都不匹配，因此我们没有将其添加到'command'列