df[df['A'].str.contains("hello", case=False)]

这是我最后为部分字符串匹配所做的。如果有人有更有效的方法，请告诉我。

def stringSearchColumn_DataFrame(df, colName, regex):
    newdf = DataFrame()
    for idx, record in df[colName].iteritems():

        if re.search(regex, record):
            newdf = concat([df[df[colName] == record], newdf], ignore_index=True)

    return newdf

对于包含特殊字符的字符串，使用contains效果不佳。尽管找到了工作。

df[df['A'].str.find("hello") != -1]

我的2c价值：

我执行了以下操作：

sale_method = pd.DataFrame(model_data['Sale Method'].str.upper())
sale_method['sale_classification'] = \
    np.where(sale_method['Sale Method'].isin(['PRIVATE']),
             'private',
             np.where(sale_method['Sale Method']
                      .str.contains('AUCTION'),
                      'auction',
                      'other'
             )
    )

假设您有以下DataFrame：

>>> df = pd.DataFrame([['hello', 'hello world'], ['abcd', 'defg']], columns=['a','b'])
>>> df
       a            b
0  hello  hello world
1   abcd         defg

您始终可以在lambda表达式中使用in运算符来创建筛选器。

>>> df.apply(lambda x: x['a'] in x['b'], axis=1)
0     True
1    False
dtype: bool

这里的技巧是在apply中使用axis=1选项，将元素逐行传递给lambda函数，而不是逐列传递。

如果有人想知道如何执行相关问题：“按部分字符串选择列”

Use:

df.filter(like='hello')  # select columns which contain the word hello

若要通过部分字符串匹配来选择行，请将axis=0传递到筛选器：

# selects rows which contain the word hello in their index label
df.filter(like='hello', axis=0)