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'
             )
    )

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]

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'
             )
    )

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。

快速提示：如果要基于索引中包含的部分字符串进行选择，请尝试以下操作：

df['stridx']=df.index
df[df['stridx'].str.contains("Hello|Britain")]