在处理包含大量行的 Pandas Series 时，使用复杂的正则表达式提取数据确实可能会导致性能问题。以下是一些提高速度的策略：

1. 简化正则表达式：确保正则表达式尽可能高效。避免使用过于复杂的模式。如果你的子字符串之间没有特殊字符，直接用 | 分隔就可以了。

2. 使用 str.contains 进行筛选：如果你只是想检查字符串中是否包含某些子字符串，可以先使用 str.contains 来进行筛选，然后再进行提取。这通常会更快。

3. 向量化操作：如果可以的话，考虑使用向量化操作，而不是正则表达式提取。可以使用集合或列表推导来检查匹配项。例如：

python items_set = {'carrageenan', 'dihydro', 'basketball', ...} # 你的项 result = your_series.apply(lambda x: next((item for item in items_set if item in x), None))

1. 分块处理：如果数据集非常大，考虑将其分块处理。可以将 Series 拆分为较小的部分，应用正则表达式，然后合并结果。

2. 使用 re.search 或 re.findall：如果你只需要查找匹配而不是提取特定组，可以考虑使用 re.search 或 re.findall，结合 apply()，这在某些情况下可能更快。

3. 性能分析：使用性能分析工具（如 cProfile）来识别代码中的瓶颈，查看是否有特定的区域可以进一步优化。

以下是使用预编译的正则表达式与 apply() 的示例：

import pandas as pd
import re

# 示例数据
data = pd.Series(["carrageenan is here", "dihydro is here", "nothing here", "basketball game"])
pattern = re.compile(r'(carrageenan|dihydro|basketball)')

# 使用 apply 结合正则表达式
result = data.apply(lambda x: pattern.search(x).group(0) if pattern.search(x) else None)

通过这些策略，你应该能够提高处理速度。你可以根据具体情况尝试不同的方法，找到最适合你的数据集的解决方案。