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)

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

如果需要对panda数据帧列中的字符串进行不区分大小写的搜索：

df[df['A'].str.contains("hello", case=False)]

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')

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'
             )
    )