我有一个熊猫DataFrame，其中包含一列字符串值。我需要根据部分字符串匹配来选择行。
类似于这个成语：
re.search(pattern, cell_in_question)
返回布尔值。我熟悉df[df['A']==“helloworld”]的语法，但似乎找不到一种方法来处理部分字符串匹配，比如“hello”。
当前回答
也许您想在Pandas数据帧的所有列中搜索一些文本，而不仅仅是在它们的子集中。在这种情况下，以下代码将有所帮助。
df[df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('String To Find').any(), axis=1)]
警告这种方法虽然方便，但速度相对较慢。
其他回答
一个更一般的例子-如果在字符串中查找单词或特定单词的部分：
df = pd.DataFrame([('cat andhat', 1000.0), ('hat', 2000000.0), ('the small dog', 1000.0), ('fog', 330000.0),('pet', 330000.0)], columns=['col1', 'col2'])
句子或单词的特定部分：
searchfor = '.*cat.*hat.*|.*the.*dog.*'
创建显示受影响行的列（可以根据需要过滤掉）
df["TrueFalse"]=df['col1'].str.contains(searchfor, regex=True)
col1 col2 TrueFalse
0 cat andhat 1000.0 True
1 hat 2000000.0 False
2 the small dog 1000.0 True
3 fog 330000.0 False
4 pet 3 30000.0 False
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）
也许您想在Pandas数据帧的所有列中搜索一些文本，而不仅仅是在它们的子集中。在这种情况下，以下代码将有所帮助。
df[df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('String To Find').any(), axis=1)]
警告这种方法虽然方便，但速度相对较慢。
有点类似于@cs95的答案，但这里不需要指定引擎：
df.query('A.str.contains("hello").values')
您可以尝试将它们视为字符串：
df[df['A'].astype(str).str.contains("Hello|Britain")]
