你可以做和你的Pandas例子一样的事情。

import re

samples = ['2345_234_1.0_1.35_001', '0345_123_2.09_1.3_003']
matches = ['7895_001', '3458_669', '0345_123']

pattern = re.compile(f"""{"|".join(re.escape(m) for m in matches)}""")

>>> [ s for s in samples if pattern.search(s) ]
['0345_123_2.09_1.3_003']

如果你的例子中没有换行符-你也可以把它转换成一个字符串，并在模式周围使用.findall()。
不知道这是否会使速度方面的差异。

>>> pattern = re.compile(f"""(?:{"|".join(re.escape(m) for m in matches)}).*""")
>>> pattern
re.compile(r'(?:7895_001|3458_669|0345_123).*', re.UNICODE)
>>> pattern.findall("\n".join(samples))
['0345_123_2.09_1.3_003']

这看起来像一个双循环，所以不会很快.
首先，请注意通常被认为是不可取的 * 过早优化 *。在这种情况下，您应该回答以下问题：对于您使用情形来说，它是否足够快？
第二，注意到

matched_samples = [s for s in samples if any(xs in s for xs in matches)]

很大程度上取决于您的数据。最坏的情况是如果没有一个匹配，因为它会导致len(samples)*len(matches)的is子串检查，最好的情况是如果matches的第一个元素是samples的每个元素的子串，因为您将得到len(samples)的is子串检查，因为any在找到第一个真值y之后停止进一步的处理。观察到该平均处理时间确实取决于匹配排序。