Python 识别出现在特定年份而不是另一组年份的记录

df1 = pd.DataFrame({'ID': ['AX1', 'Ax1', 'AX1','AX1','AX1','AX1','AX2','AX2','AX2','AX3','AX3','AX4','AX4','AX4'],'year':[2017,2018,2019,2020,2021,2022,2019,2020,2022,2019,2020,2017,2018,2019]})

     ID  year
0   AX1  2017
1   Ax1  2018
2   AX1  2019
3   AX1  2020
4   AX1  2021
5   AX1  2022
6   AX2  2019
7   AX2  2020
8   AX2  2022
9   AX3  2019
10  AX3  2020
11  AX4  2017
12  AX4  2018
13  AX4  2019

     ID  year  label
0   AX1  2017      0
1   Ax1  2018      0
2   AX1  2019      0
3   AX1  2020      0
4   AX1  2021      0
5   AX1  2022      0
6   AX2  2019      0
7   AX2  2020      0
8   AX2  2022      0
9   AX3  2019      0
10  AX3  2020      0
11  AX4  2017      1
12  AX4  2018      1
13  AX4  2019      1

df1 = pd.DataFrame({'ID': ['AX1', 'AX1', 'AX1','AX1','AX1','AX1','AX2','AX2','AX2','AX3','AX3','AX4','AX4','AX4'],'year':[2017,2018,2019,2020,2021,2022,2019,2020,2022,2019,2020,2017,2018,2019]})
# find group level labels by checking if all of 2017-19 and none of 2020-22 exist for each ID
gr_lbl = df1.groupby('ID')['year'].apply(lambda g: {2017,2018,2019}.issubset(g) and not bool({2020,2021,2022}.intersection(g)))*1
# map group level labels to ID
df1['labels'] = df1.ID.map(gr_lbl)
df1

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