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)

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。

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'
             )
    )

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)  

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

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。