如果组中的任何一行包含某个值，则创建一个新列并分配值

我正在尝试根据以下方法为组中的每个组分配新列的值：如果组中的任何行包含特定值，则该组的新列值应为某个值。

到目前为止，我已经尝试使用np.where和pandas dataframe any（）并将其应用于group by。这适用于非常小的数据集。我的原始数据集包含约180万条记录，而我尝试的方法太慢了，它从未在原始数据集上运行完毕。所以想知道是否有一种有效的方法来实现这一目标。

例如，如果我有一个带有A，B和C列的数据框

     A      B   C
0   alpha   m   t
1   beta    n   r
2   cosine  q   f
3   alpha   m   t
4   beta    m   t
5   alpha   n   r
6   cosine  q   f

对于B和C组，创建一个新列'D'，其值基于'A'。在一个组中，如果A列的任一行具有beta，则该组的“ D”列（D的所有行）应为beta。如果组中的所有行均不包含beta，则下一个层次结构为余弦，即，如果该组中列A的任何行均具有余弦，则该组中列D的所有行均应为余弦。

到目前为止，我尝试过的方法：

def test(dft):
    dft['D']=np.where(dft[dft['A']=='beta'].any(),'beta',np.where(dft[dft['A']=='cosine'].any(),'cosine',np.where(dft[dft['A']=='alpha'].any(),'alpha',dft['A'])))
    return dft['D']

dft2=dft.groupby(['B','C']).apply(test)
dft2=dft2.reset_index()

我得到的结果是：

    B   C   level_2    D
0   m   t   0         beta
1   m   t   3         beta
2   m   t   4         beta
3   n   r   1         beta
4   n   r   5         beta
5   q   f   2         cosine
6   q   f   6         cosine

预期结果应如下所示：

     A      B   C          D
0   alpha   m   t        beta
1   beta    n   r        beta
2   cosine  q   f        cosine
3   alpha   m   t        beta
4   beta    m   t        beta
5   alpha   n   r        beta
6   cosine  q   f        cosine