我需要过滤pandas数据帧中的行，以便特定的字符串列包含提供的子字符串列表中的至少一个。子字符串可能具有不寻常的/正则表达式字符。比较不应该涉及正则表达式，并且不区分大小写。
例如：
lst = ['kdSj;af-!?', 'aBC+dsfa?\-', 'sdKaJg|dksaf-*']
我目前使用这样的面具：
mask = np.logical_or.reduce([df[col].str.contains(i, regex=False, case=False) for i in lst]) df = df[mask]
我的数据框很大（〜1mio行），lst长度为100。是否有更有效的方法？例如，如果找到其中的第一项，lst则我们不必测试该行的任何后续字符串。
如果你坚持使用纯熊猫，那么出于性能和实用性的考虑，我认为你应该使用正则表达式来完成此任务。但是，你将需要首先适当地转义子字符串中的任何特殊字符，以确保它们在字面上匹配（并且不用作正则表达式元字符）。
这很容易做到re.escape：
re.escape
>>> import re >>> esc_lst = [re.escape(s) for s in lst]
然后可以使用正则表达式管道将这些转义的子字符串连接起来|。可以对照字符串检查每个子字符串，直到找到一个匹配项（或它们都已经过测试）。
>>> pattern = '|'.join(esc_lst)
然后，掩蔽阶段将成为遍历各行的单个低级循环：
df[col].str.contains(pattern, case=False)
这是一个简单的设置，可以让你感受到性能：
from random import randint, seed seed(321) # 100 substrings of 5 characters lst = [''.join([chr(randint(0, 256)) for _ in range(5)]) for _ in range(100)] # 50000 strings of 20 characters strings = [''.join([chr(randint(0, 256)) for _ in range(20)]) for _ in range(50000)] col = pd.Series(strings) esc_lst = [re.escape(s) for s in lst] pattern = '|'.join(esc_lst)
提出的方法大约需要1秒（因此，一百万行最多可能需要20秒）：
%timeit col.str.contains(pattern, case=False) 1 loop, best of 3: 981 ms per loop
使用相同的输入数据，问题中的方法花费了大约5秒钟。
值得注意的是，在没有匹配的情况下，这些时间是“最坏的情况”（因此检查了所有子字符串）。如果有比赛，则计时会有所改善。
