Python数据帧匹配列表中的字符串

我需要在数据框列中搜索列表中匹配的字符串，并将匹配返回到数据框中的新列中。下面的代码可以工作，但效率非常低，我的数据帧中有数百万行

import pandas as pd 
Cars = {'MakeModel': ['HondaCivic','Toyota_Corolla','FordFocus','Audi--A4']}  
df = pd.DataFrame(data=Cars) 

mlist = ['Honda','Toyota','Ford','Audi'] 

for i in df.index:  
    for x in mlist:     
        if x in df.get_value(i,'MakeModel'): 
            df.set_value(i,'Make', x) 

---

让我们将

str.extract

与捕获组一起使用。这将从每个单元格（如果存在）中提取“make”，或在该行中插入nan

import re

df['Make'] = df['MakeModel'].str.extract(
    r'({})'.format('|'.join(map(re.escape, mlist))), expand=False)
df
        MakeModel    Make
0      HondaCivic   Honda
1  Toyota_Corolla  Toyota
2       FordFocus    Ford
3        Audi--A4    Audi

---

map（re.escape，mlist）

可以替换为

mlist

，如果您确定

mlist

字符串不包含任何需要转义的正则表达式元字符

在同一行代码中，有没有一种方法可以用“Unknown”代替nan？这非常有效-谢谢！它在不到一分钟的时间内处理了3000万行@在某种程度上，你可以在结果上使用.fillna（'Unknown'）。extract无法单独完成这项工作。