问在pandas中迭代唯一值的更快方法？

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我有一些pandas代码，我试图在一个大数据集上运行，尽管使用了apply，但它看起来本质上是迭代和运行缓慢的……欢迎您的建议！

我在试着把我的数据分组。每行都有一个非唯一的事件ID，并且每个事件ID可以包含多个事件。如果这些事件中的任何一个是特定的类型，我希望具有该ID的每一行都有一个特定的标志-例如，这种类型的事件发生在该ID中。然后，我希望导出仅包含ID的数据框，并使用该标志显示该事件是否在该ID中发生。

这是我使用的代码：

no_duplicates = df.drop_duplicates(subset=["ID])

def add_to_clean(URN):
    single_df = df[df["URN"] == URN].copy()
    return single_df["Event_type"].sum() > 0

no_duplicates["Event_type"] = no_duplicates["ID"].swifter.apply(add_to_clean)

虽然我已经尝试使用应用而不是循环，但它似乎仍然迭代了整个代码并且花费了很长时间。有没有关于如何让它更有效率的想法？