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。

假设我们在数据帧df中有一个名为“ENTITY”的列。我们可以过滤df，以获得整个数据帧df，其中“实体”列的行不包含“DM”，方法如下：

mask = df['ENTITY'].str.contains('DM')

df = df.loc[~(mask)].copy(deep=True)

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]

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')

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

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'
             )
    )