当使用 str.contains() 在dataframe列中查找文件名时，若待匹配字符串包含括号、点号等正则元字符，会因默认启用正则解析而匹配失败；只需显式设置 regex=false 即可实现纯文本精确子串匹配。

当使用 str.contains() 在dataframe列中查找文件名时，若待匹配字符串包含括号、点号等正则元字符，会因默认启用正则解析而匹配失败；只需显式设置 regex=false 即可实现纯文本精确子串匹配。

在实际图像处理或批量预测任务中，常需根据当前处理的文件名（如 'birads - 2 (11).bmp'）从标注DataFrame中快速检索对应标签（如 BIRADS 值）。但直接调用 df['Image_filename'].str.contains(str1) 往往失败——尤其当 str1 含有 ( )、.、+、* 等正则特殊字符时，pandas 默认将其作为正则表达式解析，导致语法错误或匹配失效，并抛出警告：

UserWarning: This pattern is interpreted as a regular expression, and has match groups...

根本原因在于：str.contains() 的 regex 参数默认为 True，而你的文件名（如 'birads - 2 (11).bmp'）中的圆括号 (11) 被识别为捕获组，句点 . 被识别为“任意字符”，从而破坏了字面量匹配意图。

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✅ 正确做法是禁用正则引擎，启用纯文本子串搜索：

# ✅ 安全匹配：关闭正则，按字面量查找
actual = df.loc[df['Image_filename'].str.contains(str1, regex=False), 'BIRADS'].values[0]

⚠️ 注意事项：

• 若需完全精确匹配（而非子串），建议改用 == 或 isin()，例如：df.loc[df['Image_filename'].str.endswith(str1), 'BIRADS'] 或更鲁棒的 df.loc[df['Image_filename'].apply(lambda x: x.endswith(str1)), 'BIRADS']；
• 使用 .values[0] 存在风险：若无匹配项会报 IndexError。生产环境应添加存在性检查：

  matches = df[df['Image_filename'].str.contains(str1, regex=False)]
  if not matches.empty:
      actual = matches.iloc[0]['BIRADS']
  else:
      raise ValueError(f"No matching image found for '{str1}'")

• 对于大规模数据，频繁调用 str.contains() 效率较低；可预先构建文件名索引（如 df.set_index('Image_filename', drop=False)）并配合 str.rsplit('/', n=1).str[-1] 提取 basename 后做映射，大幅提升性能。

总结：regex=False 是解决“看似匹配却失败”问题的最简、最可靠方案。它让 str.contains() 行为回归直觉——即“只要目标字符串中包含我给的完整子串，就视为匹配”，彻底规避正则元字符带来的歧义与异常。