numpy的列表理解vs Frompyfunc

Question

def getneighbors(cpdlist,rxnid):
 tmplist2 = []
 for cpd in cpdlist:
     #tmp = [x for x in self.traindf if cpd in x[1]]
     #tmplist = [x[1] for x in tmp if rxnid != x[0]]

     f = np.frompyfunc(lambda x: cpd in x,1,1)
     tmp = traindf[np.where(f(self.traindf))[0]]
     tmplist2 = tmplist2 + [x[1] for x in tmp if rxnid != x[0]]
 rloc = [x.split('/') for x in tmplist2]
 flat2 = list(itertools.chain.from_iterable(rloc2))

traindf看起来像

array([['RXN-A','WATER/Glucopyranose',
       'RXN-B','1-3-beta-D-Glucans',
       'RXN-C','WATER/HYDROGEN-PEROXIDE'
       'RXN-D','HYDROGEN-PEROXIDE'
       'RXN-E','Glucopyranose/NADPH']]

cpdlist = ['WATER'，'Glucopyranose']

rxnid ='RXN-A'

tmplist2为['WATER / HYDROGEN-PEROXIDE'，'Glucopyranose / NADPH']

flat2为['WATER'，'HYDROGEN-PEROXIDE'，'Glucopyranose'，'NADPH']

问题： 上面的代码可以正常工作，但是要花40秒钟，因为我在大循环的每次迭代中都递归地遍历了此函数。有什么办法可以优化上面的功能，以便我的程序运行更快？我已经得出结论，这部分是瓶颈。

我也是numpy的新手，因为pandas str.contains对此太慢了。任何建议将不胜感激！