如何高效筛选含'Medellin'的大体积Pandas DataFrame行？

你的原始方法效率极低，核心问题在于手动循环遍历每行数据和反复用append创建新DataFrame——这两种操作在处理18万行数据时会产生巨大的性能开销。下面是两种大幅提升效率的实现方式：

方案1：用isin直接匹配codigoSerial #

利用pandas的矢量化操作isin，一步完成筛选，完全避开Python层面的循环：

cod = [25,44,79,80,83,84,85,86]
final2 = antioquia[antioquia["codigoSerial"].isin(cod)].copy()

• 优势：底层基于C实现的矢量化操作，速度比手动循环快几十到上百倍；无需手动维护空DataFrame和索引列表，代码简洁。

方案2：直接筛选nombre包含'Medellin'的行 #

如果你的核心需求是找出nombre列含'Medellin'的行，根本不需要先手动整理cod列表，直接用str.contains就能实现：

# case=False 忽略大小写匹配，na=False 自动排除nombre为NaN的行
final2 = antioquia[antioquia["nombre"].str.contains("Medellin", case=False, na=False)].copy()

• 优势：更贴合原始需求，避免手动维护cod列表的麻烦（后续cod对应关系变化时无需修改代码），同样是高效的矢量化操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tomas Rodriguez