如何用部分匹配的字符串列表过滤DataFrame的long_name列？

你遇到的问题主要有两个原因：一是代码里的变量名不匹配（squad_list应该是name_list），二是没有处理名字中的特殊字符导致正则匹配失效。下面给你两种可行的实现方式：

方法一：正则匹配（高效适合大数据量） #

用re.escape对每个名字做转义，避免特殊字符（比如É）干扰正则匹配，同时用na=False直接排除空值行：

import pandas as pd
import re

name_list = ['LIONEL MESSI','CRISTIANO RONALD','KYLIAN MBAPPÉ']
df = pd.read_csv('你的CSV文件路径.csv')

# 转义每个名字后拼接成正则模式
match_pattern = '|'.join(re.escape(name) for name in name_list)
# 筛选符合条件的行
filtered_df = df[df['long_name'].str.contains(match_pattern, regex=True, na=False)]

方法二：遍历匹配（直观易读） #

不用正则，直接遍历检查每个全名是否包含列表中的任意名字，适合数据量不大的场景：

import pandas as pd

name_list = ['LIONEL MESSI','CRISTIANO RONALD','KYLIAN MBAPPÉ']
df = pd.read_csv('你的CSV文件路径.csv')

# 用apply遍历每行，检查是否有匹配的名字
filtered_df = df[df['long_name'].apply(lambda x: any(name in str(x) for name in name_list))]

为什么之前的代码失效？ #

1. 第二个代码里误用了squad_list变量，你的列表变量名是name_list，变量名不匹配会导致无结果或报错；
2. 没有对名字中的特殊字符做转义，正则引擎可能无法正确识别MBAPPÉ里的É；
3. 手动处理空值的方式繁琐，str.contains的na=False参数可以直接排除空值行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ethanch0ng