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

在此之前，有一些答案可以实现所要求的功能，无论如何，我想展示最普遍的方式：

df.filter(regex=".*STRING_YOU_LOOK_FOR.*")

这样，你就可以得到你所寻找的专栏，无论它是怎么写的。

（显然，您必须为每种情况编写正确的正则表达式）

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)  

矢量化字符串方法（即Series.str）允许您执行以下操作：

df[df['A'].str.contains("hello")]

这在熊猫0.8.1及以上版本中可用。

我在ipython笔记本电脑的macos上使用熊猫0.14.1。我尝试了上面的建议行：

df[df["A"].str.contains("Hello|Britain")]

并得到一个错误：

无法使用包含NA/NaN值的矢量进行索引

但当添加了“==True”条件时，效果非常好，如下所示：

df[df['A'].str.contains("Hello|Britain")==True]