如何在pandas数据框中执行排序搜索?

我有一个输入字符串,如下所示:

ms = 'hello stack overflow friends'

以及具有以下结构的pandas数据框:

      string  priority  value
0         hi         1      2
1  astronaut        10      3
2   overflow         3     -1
3     varfoo         4      1
4      hello         2      0

然后我尝试执行以下简单算法:

1. 将pandas数据帧升序排序依据 df['priority'] 列。
2. 检查是否 ms 字符串变量包含 df['string'] 一言为定。
3. 如果是,请返回 df['value'] .

因此,这是我的做法:

import pandas as pd

ms = 'hello stack overflow friends'

df = pd.DataFrame({'string': ['hi', 'astronaut', 'overflow', 'varfoo', 'hello'],
                   'priority': [1, 10, 3, 4, 2],
                   'value': [2, 3, -1, 1, 0]})

final_val = None

for _, row in df.sort_values('priority').iterrows():
    # just printing the current row for debug purposes
    print (row['string'], row['priority'], row['value'])

    if ms.find(row['string']) > -1:
        final_val = row['value']
        break

print()
print("The final value for '", ms, "' is ", final_val)

返回以下内容:

hi 1 2
hello 2 0

The final value for ' hello stack overflow friends ' is  0

这段代码工作正常,但问题是我的df有大约20K行,我需要执行这种搜索超过1K次。

这大大降低了我的进程的性能。那么,有没有比我使用纯熊猫和避免不必要的循环更好(或更简单)的方法呢?