Python 在更短的时间内从另一个列表中删除一个列表中的所有值（优化时间）

我给出下面的例子。我有两个列表，一个是总计列表，另一个是已处理元素列表。正如示例所示，其思想是消除已处理的元素。 问题是，对于真实数据，这需要我13分钟！ 当然，它可以以某种方式进行优化。请帮忙

processed = ['a','b','c']

total = [(1, 'a', 'alaksdl'),
         (2, 'x', 'asda'),
         (3, 'b', 'asda'),
         (4, 'c', 'wef'),
         (5, 'e', 'asaaa'),         
         (5, 'j', 'asd')                     
]

start = time.time()
result = [x for x in total if x[1] not in processed]
end = time.time()
print("Time: ",round(end - start,5), " segundos")

Time:  0.00014  segundos
[(2, 'x', 'asda'), (5, 'e', 'asaaa'), (5, 'j', 'asd')]
result

---

只需转换为中间的

dict

，删除

已处理的
项并转换回
结果

导入时间
已处理=['a'、'b'、'c']
总计=[（1，'a'，'alaksdl'），
（2，'x'，'asda'），
（3、‘b’、‘asda’），
(4"c","wef",，
（5，'e'，'asaaa'），
（5、‘j’、‘asd’）
]
开始=时间。时间（）
inter={x[1]：x代表x总计}
对于正在处理的项目：
del inter[项目]
结果=列表（inter.values（））
end=time.time（）

这应该更像
O（n）
您可以使用pandas，如下所示。我们将为isin方法使用一组已处理的值，因为与列表相比，在一组中查找值通常要快得多。以下代码显示6000000个项目的列表需要几秒钟：

import pandas as pd

df=pd.DataFrame(total)
s=set(processed)
df2=df[-df[1].isin(s)]

res=[tuple(i) for i in df2.values]

>>> print(res)

[(2, 'x', 'asda'), (5, 'e', 'asaaa'), (5, 'j', 'asd')]

从13分钟到1.1秒，干得好！从13分钟到0.17秒，棒极了！！！！从13分钟到0.28秒，只多了十分之一秒。。。
s = set(processed)
list(filter(lambda x: x[1] not in s, total))