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
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。
其他回答
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)
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。
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）
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]
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。
