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
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')
其他回答
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")]
矢量化字符串方法（即Series.str）允许您执行以下操作：
df[df['A'].str.contains("hello")]
这在熊猫0.8.1及以上版本中可用。
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]
df[df['A'].str.contains("hello", case=False)]
