Pandas筛选前缀DataFrame：仅保留电话号码列表开头匹配的前缀

针对你提出的前缀筛选需求，这里提供3种可直接落地的实现方案，优先推荐性能最高的前缀集合匹配法：

方案1：前缀集合匹配法（性能最优，首选） #

利用集合O(1)的查询特性，提前把所有手机号的全部可能前缀提取到集合中，直接用pandas向量化的isin方法过滤，30万行数据可以毫秒级完成筛选。

# 待匹配手机号列表
phone_numbers = ['316938299', '82027777', '31223459']

# 预处理：提取所有手机号的所有长度前缀存入集合
valid_prefix_set = set()
for num in phone_numbers:
    # 生成从长度1到完整号码的所有前缀，比如"316938299"会生成"3"、"31"、"316"……
    for i in range(1, len(num)+1):
        valid_prefix_set.add(num[:i])

# 直接过滤前缀DataFrame
prefixes_df_filtered = prefixes_df[prefixes_df['prefix'].isin(valid_prefix_set)]

方案2：短路遍历判断法（实现最简单） #

利用any的短路特性，只要找到第一个匹配的手机号就停止判断，实现逻辑直白易懂，30万行数据通常1-2秒就能完成处理。

phone_numbers = ['316938299', '82027777', '31223459']

def check_prefix(p):
    # 判断当前前缀是否是任意手机号的开头
    return any(num.startswith(p) for num in phone_numbers)

prefixes_df_filtered = prefixes_df[prefixes_df['prefix'].apply(check_prefix)]

方案3：正则匹配法（灵活性最高） #

如果你后续需要扩展更复杂的匹配规则，可以用正则方案实现：

import re

phone_numbers = ['316938299', '82027777', '31223459']
# 所有手机号拼接为换行分隔的字符串
all_nums = '\n'.join(phone_numbers)

def check_prefix(p):
    # 开启多行匹配，判断是否存在以当前前缀开头的手机号
    return bool(re.search(rf'^{re.escape(p)}', all_nums, flags=re.M))

prefixes_df_filtered = prefixes_df[prefixes_df['prefix'].apply(check_prefix)]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sinceris