输入数据是一个Pandas dataframe：

df = pd.DataFrame()
df['strings'] = ['apple','house','hat','train','tan','note']
df['patterns'] = ['\\ba','\\ba','\\ba','n\\b','n\\b','n\\b']
df['group'] = ['1','1','1','2','2','2']

df

    strings patterns    group
0   apple   \ba         1
1   house   \ba         1
2   hat     \ba         1
3   train   n\b         2
4   tan     n\b         2
5   note    n\b         2

patterns列包含正则表达式。\b是在单词边界上匹配的正则表达式模式。这意味着\ba将与'apple'匹配，因为a位于单词的开头，而它不会与'hat'匹配，因为a位于单词的中间。

我想使用patterns列中的正则表达式来检查它是否与同一行中的strings列匹配。

预期结果：

strings patterns    group
0   apple   \ba         1
3   train   n\b         2
4   tan     n\b         2

下面我使用re.search和一个逐行循环的for循环来运行它。但是这是非常低效的。我有数百万行，这个循环需要5-10分钟才能运行。

import re
for i in range(len(df)):
  pattern = df.at[i,"patterns"]
  test_string = df.at[i,"strings"]
  if re.search(pattern, test_string):
    df.at[i,'match'] = True
  else:
    df.at[i,'match'] = False

df.loc[df.match]

有没有办法做类似re.search(df['patterns'], df['strings'])的事情？

这个问题似乎是类似的：Python Pandas: Check if string in one column is contained in string of another column in the same row
但是，上面链接中的问题和答案并没有使用正则表达式来匹配，我需要使用正则表达式来指定单词边界。